A blinded randomised split‐body clinical trial evaluating the effect of fluorescent light energy on antimicrobial management of canine interdigital furunculosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canine interdigital furunculosis (CIF) is a complex, relapsing inflammatory condition, typically complicated by deep bacterial infections requiring prolonged systemic antibiotics. HYPOTHESIS/OBJECTIVES: This split-body study, where dogs acted as their own control, evaluated whether the adjunctive use of fluorescent light energy (FLE) could shorten the time to clinical resolution of CIF and minimise systemic antimicrobial use. ANIMALS: Thirty-five client-owned dogs with signs of interdigital furunculosis in at least two paws. MATERIALS AND METHODS: This prospective, single-blinded, randomised, split-body multicentre clinical trial treated dogs with systemic antibiotics based on bacterial culture and sensitivity. One paw per dog was randomly selected using a coin-toss method for weekly FLE application, while the other paw served as a control. Dogs were scored every 2 weeks over 56 days on two parameters: a global lesion score (including haemorrhagic vesicles, fistulae with draining tracts, crusts and ulcers) and neutrophils engulfing bacteria score (NES, 0-4). Time to clinical resolution and lesion scores were assessed and compared between groups. RESULTS: At Day (D)28 and D56, the FLE group showed significantly more healed paws (50% and 88%, p = 0.021) compared to the control (17% and 54%, p = 0.008). The median time to clinical resolution was shorter for the FLE group (35 days) compared to the control group (56 days, p = 0.017). No difference in NES score was observed between groups. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: This blinded, randomised, split-body clinical trial demonstrated that FLE is an effective adjunctive therapy for CIF. It reduces the time to clinical resolution and increases the resolution rate while minimising the need for antibiotics.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».