An Open-Label Study of Low-Level Laser Therapy Followed by Autologous Fibroblast Transplantation for Healing Grade 3 Burn Wounds in Diabetic Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Low-level laser therapy (LLLT) has been used as an effective therapeutic modality since the mid-1960s. Although there have been several clinical studies using LLLT in wound healing, especially diabetic, pressure and venous ulcers, there are few reports of using this technique in burn ulcers. Autologous fibroblast transplantation is a novel treatment for patients with burns or venous ulcers. In this study for the first time, we used LLLT along with autologous fibroblast skin transplantation to treat grade 3 burn ulcers in diabetic patients. This case series describes the successful management of grade 3 burn ulcers in 10 diabetic patients using autologous fibroblast transplantation along with LLLT. Methods: After the approval of the Tehran University Ethics Committee (IR.TUMS.REC.1394.1683) and the Iran Registry of Clinical Trials (IRCT2016050226069N3), 10 diabetic patients with 10 grade 3 burn ulcers, who were a candidate for skin graft surgery, entered the study. Donor skin was biopsied using a 3 mm punch. Fibroblasts were extracted and cultured in vitro in the GMP Technique laboratory. The patients were treated using LLLT in 3-4 weeks during the time that fibroblast cultures became ready to use. Laser irradiation was done using red light, 650 nm, 150 mW, 1 J/cm2 for the bed of the ulcer and infra-red light 808 nm, 200 mW, 6 J/cm2 for the margins every other day for 10 sessions. Results: The mean wound size before treatment was 16.28 cm2 . All patients’ burn wounds healed completely after 10-12 weeks. Conclusion: We conclude that this method can be used as an effective method for treating large wounds, especially in complicated patients including the diabetics.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».