Light-based therapy of infected wounds: a review of dose considerations for photodynamic microbial inactivation and photobiomodulation
Notice bibliographique
Résumé
Significance: Chronic or surgical wound infections in healthcare remain a worldwide problem without satisfying options. Systemic or topical antibiotic use is an inadequate solution, given the increase in antimicrobial-resistant microbes. Hence, antibiotic-free alternatives are needed. Antimicrobial photodynamic inactivation (aPDI) has been shown to be effective in wound disinfection. Among the impediments to the wide utility of aPDI for wounds is the high variability in reported photosensitizer and light dose to be effective and unintentional detrimental impact on the wound closure rates. Additionally, the time required by the healthcare professional to deliver this therapy is excessive in the present form of delivery. Aim: We reviewed the dose ranges for various photosensitizers required to achieve wound disinfection or sterilization while not unintentionally inhibiting wound closure through concomitant photobiomodulation (PBM) processes. Approach: To allow comparison of aPDI or PBM administered doses, we employ a unified dose concept based on the number of absorbed photons per unit volume by the photosensitizer or cytochrome C oxidase for aPDI and PBM, respectively. Results: One notes that for current aPDI protocols, the absorbed photons per unit volume for wound disinfection or sterilization can lead to inhibiting normal wound closure through PBM processes. Conclusion: Options to reduce the dose discrepancy between effective aPDI and PBM are discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».