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Enregistrement W4394934303

Evaluation of Adjunctive Photobiomodulation (PBMT) for COVID-19 Pneumonia via Clinical Status and Pulmonary Severity Indices in a Preliminary Trial

2021· article· en· W4394934303 sur OpenAlexaboutno aff
Vetrici MA, Soheila Mokmeli, Bohm AR, Monica Monici, Sigman SA

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLaser Applications in Dentistry and Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PneumoniaMedicine2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Clinical trialAdjunctive treatmentInternal medicineVirologyOutbreakDiseaseInfectious disease (medical specialty)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mariana A Vetrici,1,* Soheila Mokmeli,2,* Andrew R Bohm,3 Monica Monici,4 Scott A Sigman5,* 1Department of Biological Sciences, University of Lethbridge, Lethbridge, AB, Canada; 2Training Institute, Canadian Optic and Laser Center, Victoria, BC, Canada; 3Department of Orthopedics, Lenox Hill Hospital, New York, NY, USA; 4ASA Campus J.L., ASA Res. Division – Department of Experimental and Clinical Biomedical Sciences, University of Florence, Florence, Italy; 5Department of Orthopedics, Lowell General Hospital, Lowell, MA, 01863, USA*These authors contributed equally to this workCorrespondence: Scott A SigmanDepartment of Orthopedics, Lowell General Hospital, 295 Varnum Avenue, Lowell, MA, 01863, USATel +1 978 856 7676Email sasigmanmd@icloud.comPurpose: Evidence-based and effective treatments for COVID-19 are limited, and a new wave of infections and deaths calls for novel, easily implemented treatment strategies. Photobiomodulation therapy (PBMT) is a well-known adjunctive treatment for pain management, wound healing, lymphedema, and cellulitis. PBMT uses light to start a cascade of photochemical reactions that lead to local and systemic anti-inflammatory effects at multiple levels and that stimulate healing. Numerous empirical studies of PBMT for patients with pulmonary disease such as pneumonia, COPD and asthma suggest that PBMT is a safe and effective adjunctive treatment. Recent systematic reviews suggest that PBMT may be applied to target lung tissue in COVID-19 patients. In this preliminary study, we evaluated the effect of adjunctive PBMT on COVID-19 pneumonia and patient clinical status.Patients and Methods: We present a small-scale clinical trial with 10 patients randomized to standard medical care or standard medical care plus adjunctive PBMT. The PBMT group received four daily sessions of near-infrared light treatment targeting the lung tissue via a Multiwave Locked System (MLS) laser. Patient outcomes were measured via blood work, chest x-rays, pulse oximetry and validated scoring tools for pneumonia.Results: PBMT patients showed improvement on pulmonary indices such as SMART-COP, BCRSS, RALE, and CAP (Community-Acquired Pneumonia questionnaire). PBMT-treated patients showed rapid recovery, did not require ICU admission or mechanical ventilation, and reported no long-term sequelae at 5 months after treatment. In the control group, 60% of patients were admitted to the ICU for mechanical ventilation. The control group had an overall mortality of 40%. At a 5-month follow-up, 40% of the control group experienced long-term sequelae.Conclusion: PBMT is a safe and effective potential treatment for COVID-19 pneumonia and improves clinical status in COVID-19 pneumonia.Keywords: COVID-19, low-level laser therapy, pneumonia, SMART-COP, BCRSS, RALE

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,421
Tête enseignante GPT0,643
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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