Skin color and tissue thickness effects on transmittance, reflectance, and skin temperature when using 635 and 808 nm lasers in low intensity therapeutics
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine the role of skin color and tissue thickness on transmittance, reflectance, and skin heating using red and infrared laser light. Methods Forty volunteers were measured for skin color and skin‐fold thickness at a standardized site near the elbow. Transmittance, reflectance and skin temperature were recorded for energy doses of 2, 6, 9, and 12 Joules using 635 nm (36 mW) and 808 nm (40 mW) wavelength laser diodes with irradiances within American National Standards Institute safety guidelines (4.88 mm diameter, 0.192 W/cm2 and 4.88 mm diameter, 0.214 W/cm2, respectively). Results The key factors affecting reflectance to an important degree were skin color and wavelength. However, the skin color effects were different for the two wavelengths: reflectance decreased for darker skin with a greater decrease for red light than near infrared light. Transmittance was greater using 808 nm compared with 635 nm. However, the effect was partly lost when the skin was dark rather than light, and was increasingly lost as tissue thickness increased. Dose had an increasing effect on temperature (0.7–1.6°C across the 6, 9, and 12 J doses); any effects of wavelength, skin color, and tissue thickness were insignificant compared to dose effects. Subjects themselves were not aware of the increased skin temperature. Transmittance and reflectance changes as a function of energy were very small and likely of no clinical significance. Absorption did not change with higher energy doses and increasing temperature. Conclusion Skin color and skin thickness affect transmittance and reflectance of laser light and must be accounted for when selecting energy dose to ensure therapeutic effectiveness at the target tissue. Skin heating appears not to be a concern when using 635 and 808 nm lasers at energy doses of up to 12 J and irradiance within American National Standards Institute standards. Photobiomodulation therapy should never exceed the American National Standards Institute recommendation for the maximum permissible exposure to the skin. Lasers Surg. Med. 50:291–301, 2018. © 2017 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».