Comparison and Evaluation of the Low-Level Laser and the Red and Blue LED Effects on Wound Healing in Rabbit
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Wound healing is a dynamic, interactive process to achieve the restoration of skin integrity and proper function after damage. Applying a low-level laser (LLL) and light emitting diodes (henceforth LEDs) is introduced in previous studies to accelerate the process of wound healing. The aim of this study is to compare the effect of the LLL and LEDs on wound healing in rabbits. Methods: Full thickness same size square excision wounds were created on the dorsum of the rabbits. Twenty rabbits were randomly divided into four groups, according to the treatment received. Group 1: the AlGalInP (aluminium gallium indium phosphide) laser (4 J/cm²); group 2: the red LED (30 J/cm²); group 3: the blue LED (60 J/cm²) and group 4, as the control group, was not irradiated. After 30 days, the wounds were evaluated both morphologically and histopathologically. Statistical significance was defined as a P value of less than 0.05. Results: All interfering methods including the LLL and LEDs had better outcome compared with the control group of both sizes and histopathologic features. The red laser group showed better results compared to the control group and either the LED groups. Comparing LEDs, the red LED performed better than the blue LED. Conclusion: This study confirmed the significant effects of the LLL and LEDs on wound healing. Comparing the LLL and LED, the LED may be a better choice, especially for bedridden or debilitated patients. The LED may also more cost effective in wound healing in comparison with the LLL.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».