Clinical practice recommendations and expected outcomes with fluorescent light energy: a Delphi-like consensus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fluorescent Light Energy (FLE) is a promising alternative to systemic therapies in veterinary dermatology and surgery for managing skin conditions and improving the quality of life of animals and their owners. HYPOTHESIS/OBJECTIVES: In the absence of specific recommendations for FLE use, an international DELPHI consensus research project was conducted to establish best practices. METHODS: An international Steering Committee (SC) of a board-certified veterinary surgeon and veterinary dermatologists combined a literature review with clinical expertise to create recommendations. General practitioners and veterinarians of various specialties were selected to review and vote on the recommendations. Votes were collected electronically, independently, and anonymously. RESULTS: The statements covering the following topics were analyzed in this paper: (i) Understanding photobiomodulation via FLE; (ii) Indications and Protocols for FLE; and (iii) FLE pet owner information. Consensus was reached on 33 out of 33 statements (100%) addressing the use of photobiomodulation via FLE; the practical modalities of FLE as monotherapy or adjunct therapy; healing biological benefits of photobiomodulation; reduction of antibiotic use in the management of bacterial skin infections; clinical indications where FLE can show the most favorable results along with protocols and duration of treatment; and communication with animal owners on safety measures and FLE’s benefits for their animal. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: This consensus provides practical guidelines on the utilization, application, and benefits of FLE when addressing veterinary dermatological conditions. It contributes to optimizing animal and owner welfare and bridges the gap between expert recommendations and the real-life experiences of general practice veterinarians.
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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 | 0,317 | 0,370 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».