Effects of low intensity laser irradiation during healing of skin lesions in the rat
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether laser light can improve healing of skin wounds by killing wound bacteria while simultaneously accelerating host tissue activity. MATERIALS AND METHODS: Wounds on the rat dorsum were irradiated or sham-irradiated three times weekly from days 1 to 19 using 635 or 808 nm diode lasers at 1 or 20 J/cm(2). Wound area and bacterial growth were evaluated three times weekly. Histological analysis was performed on days 8 and 19. Immunohistochemical analysis was performed on day 19. RESULTS: Wounds that were irradiated using 635 nm light at 1 J/cm(2) healed similarly to controls. Wounds that were irradiated using 808 nm (1 and 20 J/cm(2), P<or=0.05) and 635 nm light (20 J/cm(2), P<or=0.05) were worse in wound maximum area at day 3 compared with controls. Further, 635 nm light at 20 J/cm(2) delayed wound closure at day 19 (ASL = 0.0127). Bacterial colonization of wounds was altered using 635 nm (20 J/cm(2), P<0.0001) and 808 nm light (1 J/cm(2), P<0.0001; 20 J/cm(2), P = 0.02). In particular, the presence of normal skin flora decreased (P<0.0001-0.0002) and, when using 808 nm light, the presence of S. aureus increased (P = 0.0001). There was histological evidence of advanced repair using 635 nm at 1 J/cm(2) at day 8 (ASL<0.04). In contrast, markers of acute repair were increased and of late repair were decreased at day 19 using 635 nm at 20 J/cm(2) (ASL<0.04). CONCLUSIONS: This study demonstrates that while clearing wounds of certain bacteria is feasible it does not necessarily translate into a healing advantage. When normal flora are disturbed, environmental organisms more readily colonize the wound surface. It is not clear when using 808 nm light whether the loss of normal flora in the wound alone is responsible for the proliferation of S. aureus or whether the light adds to the effect by stimulating S. aureus growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».