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Enregistrement W4416195856 · doi:10.25251/9sm0xp66

Safety and Efficacy of Photodynamic Therapy with Aminolevulinic Acid 10% Topical Gel Activated by Red Light versus Aminolevulinic Acid 20% Topical Solution Activated by Blue Light for the Treatment of Actinic Keratosis on the Upper Extremities: A Blinded Randomized Study

2025· article· W4416195856 sur OpenAlexaff
Payvand Kamrani, Maya Firsowicz, Misha Zarbafian, Kavita Darji, Raheel Zubair, Lisa E. Ishii, Mitchel P. Goldman, Monica Boen

Notice bibliographique

RevueSKIN The Journal of Cutaneous Medicine · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensCovenant Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotodynamic therapyActinic keratosisActinic keratosesIntense pulsed lightRed lightClinical endpointBlue lightClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Actinic keratoses (AKs) are common precancerous skin lesions resulting from chronic sun exposure and carry the potential to progress into squamous cell carcinoma if left untreated. Photodynamic therapy (PDT) is a well-established, non-invasive treatment option for AKs. Currently, PDT with 10% aminolevulinic acid (ALA) gel activated by red light is FDA-approved for the treatment of AKs on the face and scalp, while PDT with ALA 20% solution activated by blue light is FDA-approved for AKs on the face, scalp, and upper extremities. Although both PDT treatment regimens have demonstrated clinical effectiveness for treating AKs on the upper extremities, no head-to-head studies have directly compared their relative efficacy and safety using the recommended incubation times and light sources. The purpose of this study was to compare the safety, tolerability, and efficacy of both therapeutic combinations for PDT treatment of AKs on the upper extremities. Methods: This was a prospective, single-center, split-arm randomized clinical trial involving 30 adults, each with 4-17 clinically confirmed mild-to-moderate AKs on both distal upper extremities (graded by Olsen criteria). Each participant received PDT with 10% ALA gel plus red light on one arm and 20% ALA solution plus blue light on the contralateral arm, with side assignment randomized. The primary endpoint was total lesion clearance rate (TLCR) at 12 weeks after the first PDT. Secondary endpoints included TLCR for moderate grade 3 lesions, TLCR at 6- and 12-months after the last PDT, investigator-assessed cosmetic outcomes, and patient-reported satisfaction. Results: Of the 30 enrolled patients, 27 completed the study. Mixed-effects statistical analysis showed significant improvement in TLCR for both treatment arms (p<0.0001). At 6 months post-2 PDT treatments, TCLR was 87.6% with 10% ALA gel and 84.5% with 20% ALA solution. At 12-months, TLCR was 90.5% for 10% ALA gel and 86.9% for 20% ALA solution. Although differences were not statistically significant, 10% ALA gel demonstrated a trend toward higher clearance of grade 3 AK lesions (94.12%) compared with 20% ALA (88.24%). No statistical differences were observed between groups in patient-reported pain or satisfaction ratings. Moderate erythema occurred more frequently in the 10% ALA gel group (41.5%) than with the 20% ALA solution group (23.6%), though this difference was not statistically significant. All erythema resolved, and no serious adverse events were reported. Conclusion: This study represents the first direct, head-to-head comparison of 10% ALA gel with red light and 20% ALA solution with blue light for the treatment of AKs on the upper extremities. Both regimens were safe, well tolerated, and achieved high lesion clearance rates. A trend toward greater efficacy was observed with 10% ALA gel in the management of grade 3 lesions, potentially related to a stronger post-PDT inflammatory response, as indicated by higher rates of erythema. Overall, both regimens were effective treatment options, with 10% ALA gel offering additional advantages in ease of application as a field therapy and potentially higher clearance rates in patients with more severe AKs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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