Does UV Light as an Adjunct to Conventional Treatment Improve Healing and Reduce Infection in Wounds? A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the effect of UV light on wound healing and infection in patients with skin ulcers or surgical incisions. Outcomes of interest included healing time, wound size and appearance, bacterial burden, and infection. DATA SOURCES: Ovid MEDLINE, Embase, Cochrane, PubMed, CINAHL, and Web of Science. STUDY SELECTION: Comparative and noncomparative clinical studies were considered, including observational cohort, retrospective, and randomized controlled studies. They addressed the research question: "Does the use of UV light as an adjunct to conventional treatment help improve healing and reduce infection in wounds?" Selection criteria included any English language study in adults who used UV light to improve wound healing and prevent or treat wound infection. DATA EXTRACTION: Authors extracted information pertaining to patient demographics, treatment protocols, and the following wound outcomes: appearance, healing time, infection, and bacterial burden. DATA SYNTHESIS: The search yielded 30,986 articles, and screening resulted in 11 studies that underwent final analysis. Of these (N = 27,833), seven (64%) demonstrated an improvement in healing outcomes with adjunctive UV therapy, and the results of four (36%) achieved statistical significance. CONCLUSIONS: There is limited research on the utility of adjunctive UV therapy to improve wound healing outcomes in humans. The majority of literature included in this review supported improved wound healing outcomes with adjuvant UV therapy. Future well-designed randomized controlled trials will be essential in further determining the benefit and utility of UV therapy in wound healing.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».