Mechanisms and applications of the anti-inflammatory effects of photobiomodulation
Notice bibliographique
Résumé
Photobiomodulation (PBM) also known as low-level level laser therapy is the use of red and near-infrared light to stimulate healing, relieve pain, and reduce inflammation. The primary chromophores have been identified as cytochrome c oxidase in mitochondria, and calcium ion channels (possibly mediated by light absorption by opsins). Secondary effects of photon absorption include increases in ATP, a brief burst of reactive oxygen species, an increase in nitric oxide, and modulation of calcium levels. Tertiary effects include activation of a wide range of transcription factors leading to improved cell survival, increased proliferation and migration, and new protein synthesis. There is a pronounced biphasic dose response whereby low levels of light have stimulating effects, while high levels of light have inhibitory effects. It has been found that PBM can produce ROS in normal cells, but when used in oxidatively stressed cells or in animal models of disease, ROS levels are lowered. PBM is able to up-regulate anti-oxidant defenses and reduce oxidative stress. It was shown that PBM can activate NF-kB in normal quiescent cells, however in activated inflammatory cells, inflammatory markers were decreased. One of the most reproducible effects of PBM is an overall reduction in inflammation, which is particularly important for disorders of the joints, traumatic injuries, lung disorders, and in the brain. PBM has been shown to reduce markers of M1 phenotype in activated macrophages. Many reports have shown reductions in reactive nitrogen species and prostaglandins in various animal models. PBM can reduce inflammation in the brain, abdominal fat, wounds, lungs, spinal cord.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».