EUREKA study – the evaluation of real-life use of a biophotonic system in chronic wound management: an interim analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Interest has grown regarding photobiomodulation (PBM) with low-level light therapy, which has been shown to positively affect the stages of the wound healing process. In a real-life context clinical setting, the objective of the EUREKA study was to investigate efficacy, safety, and quality of life associated with the use of a BioPhotonic gel (LumiHeal™) in the treatment of chronic wounds such as venous leg ulcers (VLUs), diabetic foot ulcers (DFUs), and pressure ulcers (PUs). This BioPhotonic gel represents a new, first-in-class emission spectrum of light, including fluorescence, to induce PBM and modulate healing. Design: The multicenter, prospective, interventional, uncontrolled, open-label study enrolled 100 patients in 12 wound centers in Italy. We performed an early interim analysis based on the first 33 subjects (13 VLU, 17 DFU, 3 PU) in seven centers who completed the study. Main results: Seventeen patients (52%) achieved total wound closure (full re-epithelialization for 2 weeks) during the study period. Two patients (6%) were considered “almost closed” (decrease of the wound area of more than 90% at study end) and three others (9%) were considered “ready for skin grafting”. No related serious adverse events were observed, and the compliance was excellent. After the treatment, the average time to “pain-free” was 11.9 days in the VLU group. Quality of life was improved with overall increase of 26.4% of the total score (Cardiff Wound Impact Schedule, p =0.001). Conclusion: The study revealed a positive efficacy profile of the BioPhotonic gel in promoting wound healing and reactivating the healing process in different types of chronic, hard-to-heal wounds. The treatment was shown to be safe and well tolerated by the patients, and a reduction of pain perception was also detected during the treatment period. The improvement of the quality of life was accompanied by a high level of clinician satisfaction. Keywords: photobiomodulation, fluorescence biomodulation, biophotonics, phototherapy, light, venous leg ulcers, VLUs, pressure ulcers, PUs, diabetic foot ulcers, DFUs, hard-to-heal wounds
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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 | 0,013 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».