The Effect of Combination of Red, Infrared and Blue Wavelengths of Low-Level Laser on Reduction of Abdominal Girth: A Before-After Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The objective of this study was to assess the efficacy of a combination of three wavelengths (including red, infra-red, and blue) of low-level laser (LLL) as a non-invasive therapeutic method to reduce abdominal girth. To achieve biochemical activity on adipocytes, a red laser was used in our selective laser combination. Near-infrared laser was used to increase depth of penetration. Nitrosyl complexes of hemoglobin (NO-Hb) are sensitive to blue light, thereby leading to increase in release of biologically active nitric oxide (NO), which can affect tissue perfusion. Thus, a blue LED was added to the laser combination.Methods: [W1] Eighteen females participated in the study. Twelve sessions of laser therapy were performed, two sessions per week for each subject. Continuous wave diode lasers, including red (630nm), infra-red (808nm), and a blue LED (450nm) were applied and were all designed by the Canadian Optic and Laser Center.Results: Statistical analyses revealed that upper abdomen size significantly decreased from pre- (91.86 ± 11.16) to post- (87.41 ± 10.52) low level laser therapy (LLLT) (p<0.001). Middle abdomen size showed significant reduction from pre- (97.02 ± 8.82) to post- (91.97 ± 8.49) LLLT (p<0.001). Lower abdomen size significantly decreased from pre- (100.36 ± 9.45) to post- (95.80 ± 8.52) LLLT (p<0.001).Conclusion: Based on this case series pilot investigation, the combination of 3 different wavelengths of LLL was effective for abdominal girth reduction in 100% of our subjects (p<0.001), without any side effects. Future studies will assess the long-term benefits of this laser combination for reduction of subcutaneous fat deposits.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».