Management of all three phases of wound healing through the induction of fluorescence biomodulation using fluorescence light energy
Notice bibliographique
Résumé
Research on photobiomodulation (PBM) has led to the development of various light-generating devices that can benefit a wide range of clinical indications. A novel approach of inducing PBM is through application of a Fluorescence Biomodulation (FB) System consisting of a blue light (peak wavelength between 440 and 460 nm) which activates topical photoconverter substrates containing specialized chromophores that generate fluorescence light energy (FLE). In clinical trials, FLE has been shown to modulate both healthy and disease-affected skin/soft tissue, providing a unique method for managing inflammatory skin conditions and accelerating healing. To better understand the biological impact of FB-induced FLE, we studied this system in vitro on dermal human fibroblasts (DHFs) and in vivo in canine deep pyoderma. In vitro data from stimulated DHFs exposed to an FB System showed a significant decrease in IL-6 production by 130.14% after 24 hr (p<0.001), compared to control groups. In canines with chronic deep pyoderma, the use of FB plus standard of care (SOC) treatment significantly reduced time to clinical resolution compared to controls that received SOC alone (p<0.001). Biopsies from lesional areas showed enhanced mitochondrial biogenesis in the FB lesions versus the SOC lesions, as supported by a significant increase in the number and size of mitochondria (89.31% and 90.15% respectively; p<0.0001). Significant modulation of inflammatory pathways, epithelialization, and angiogenesis were also demonstrated. These results support the use of FB Systems for skin conditions impacted by inflammation and offer a promising therapeutic solution to support its use in other medical conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».