P129 A prospective comparative audit of outcomes in patients with basal cell carcinoma receiving 10 600-nm carbon dioxide laser-assisted photodynamic therapy with either methyl aminolaevulinate or 5-aminolaevulinic acid as a photosensitizer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Photodynamic therapy (PDT) is a well-established nonsurgical management option for low-risk basal cell carcinomas (BCCs). This study compares the efficacy of two photosensitizing agents: methyl aminolaevulinate (MAL) and 5-aminolaevulinic acid (ALA), when used for patients undergoing 10 600-nm carbon dioxide laser-assisted photodynamic therapy. We included all patients with BCC receiving fully ablative laser-assisted PDT at a tertiary centre between November 2021 and November 2024. Lesions were first ablated with a 10 600-nm carbon dioxide laser (SmartXide Touch, DEKA Laser, Calenzano, Italy) under local anaesthetic. The photosensitizer was applied topically according to availability, and incubated for 3 h. The photosensitizer was either MAL 160 mg g−1 cream (Metvix; Galderma, Lausanne, Switzerland) or 5-ALA 78 mg g−1 gel (Ameluz; Biofrontera, Leverkusen, Germany). Photoactivation was by pulsed-dye laser (Cynergy; Cynosure, Westford, MA, USA) or intense pulsed light (Excelight, Lynton, UK). In total 132 lesions were included from 33 patients. Overall, 54.5% were treated with the photosensitizer MAL and 45.5% were treated with ALA. The rolling recurrence rate for all lesions treated with MAL was 2.8%, and with ALA 1.7%. The 2-year recurrence rate for MAL was 5.7% and for ALA 0.0%. Complication rates were low and were 1.4% for MAL and 1.7% for ALA. Cosmetic outcomes were good in both groups, with mean Vancouver Scar Scores of 3.1% and 3.9% for MAL and ALA, respectively. This study concludes that ALA-PDT has a lower overall and 2-year recurrence rate than MAL-PDT. The rate of complications was lower for MAL-PDT than for ALA-PDT, and the cosmetic outcomes for MAL-PDT were slightly better than for ALA-PDT when assessed using mean Vancouver Scar Scores.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».