Prospects in the Application of Photodynamic Therapy in Oral Cancer and Premalignant Lesions
Notice bibliographique
Résumé
Oral cancer is a global health burden with significantly poor survival, especially when the diagnosis is at its late stage. Despite advances in current treatment modalities, there has been minimal improvement in survival rates over the last five decades. The development of local recurrence, regional failure, and the formation of second primary tumors accounts for this poor outcome. For survivors, cosmetic and functional compromises resulting from treatment are often devastating. These statistics underscore the need for novel approaches in the management of this deadly disease. Photodynamic therapy (PDT) is a treatment modality that involves administration of a light-sensitive drug, known as a photosensitizer, followed by light irradiation of an appropriate wavelength that corresponds to an absorbance band of the sensitizer. In the presence of tissue oxygen, cytotoxic free radicals that are produced cause direct tumor cell death, damage to the microvasculature, and induction of inflammatory reactions at the target sites. PDT offers a prospective new approach in controlling this disease at its various stages either as a stand-alone therapy for early lesions or as an adjuvant therapy for advanced cases. In this review, we aim to explore the applications of PDT in oral cancer therapy and to present an overview of the recent advances in PDT that can potentially reposition its utility for oral cancer treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».