Combined Topical Growth Factor and Protease Inhibitor in Chronic Wound Healing: Protocol for a Randomized Controlled Proof-of-Concept Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Leg ulcers due to venous disease are chronic wounds that can take 6 or more months to heal. Growth factors have been used to try and improve this healing; however, many such studies have failed, and that is thought to be due to enzymes in the wound that degrade the growth factors and prevent them from working. OBJECTIVE This is a proof-of-concept study that will evaluate the treatment of chronic leg ulcers with topically applied growth factors that are combined with a therapy to prevent their inactivation in the wound. This combined therapy has the potential to speed up the healing of these wounds and thereby improve the quality of life of patients and reduce the costs to the health system. METHODS This will be a double-blind, placebo-controlled, randomized controlled proof-of-concept study comparing growth factor with protease inhibitor wound dressings to growth factors with standard wound dressings. RESULTS The project was funded by the Canadian Institutes for Health Research and enrollment is expected to be initiated in 2018. It is expected that results will be available in 2021. CONCLUSIONS It is expected that the results of this trial will inform as to whether modifying the wound environment through the use of protease inhibitors increases the effectiveness of topically applied growth factors in the healing of chronic wounds. CLINICALTRIAL ClinicalTrials.gov NCT02845466; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02845466 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6yOPhSBUA)
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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 | 0,027 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,087 | 0,016 |
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 ».