Evaluation of Fluorescent Light Energy for the Treatment of Acute Second-degree Burns
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The use of photobiomodulation has been proposed to improve wound healing for the last two decades. Recent development in photobiomodulation has led to the development of a novel biophotonic platform that utilizes fluorescent light energy (FLE) within the visible spectrum of light for healing of skin inflammation and wounds. MATERIALS AND METHODS: In this article, FLE was used in preliminary analysis on 18 case studies of acute second-degree burns and in a pilot study using an ex vivo human skin model. Efficacy of FLE on wound healing and tissue remodeling was evaluated by monitoring improvements in the treated tissues, assessing pain for the patients, and by performing human genome microarray analysis of FLE-treated human skin samples. RESULTS: Healing was reported for all 18 patients treated with FLE for acute second-degree burns without reported adverse effects or development of infections. Furthermore, preliminary ex vivo skin model data suggest that FLE impacts different cellular pathways including essential immune-modulatory mechanisms. CONCLUSIONS: The results presented in this article are encouraging and suggest that FLE balances different stages of wound healing, which opens the door to initiating randomized controlled clinical trials for establishing the efficacy of FLE treatment in different phases of wound healing of second-degree burns.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».