Comparing the Efficacy and Safety of Intralesional Verapamil With Intralesional Triamcinolone Acetonide in Treatment of Hypertrophic Scars and Keloids: A Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical treatment of hypertrophic scars (HSs) and keloids is often unsatisfactory. Intralesional injections of triamcinolone acetonide (TAC) and verapamil are widely used to treat HSs and keloids, but their efficacy and safety are controversial. OBJECTIVES: The aim of this study was to conduct a meta-analysis of the effectiveness and safety of verapamil and TAC in the treatment of HSs and keloids. METHODS: Embase, Google Scholar, and PubMed were searched for randomized controlled trials (RCTs) from inception to February 2020. RCTs that evaluated treatment effects with the Vancouver Scar Scale or reported adverse effects were included. The continuous data and the dichotomous variables were analyzed as mean difference (MD) and relative risk (RR), respectively. RESULTS: Seven RCTs (461 patients) were included. Compared with verapamil, TAC rapidly changed the ∆height (MD = 0.07; P < 0.05) and ∆pliability (MD = 0.23; P < 0.05) after the first session, but subsequent treatments resulted in no significant differences in the ∆height, ∆pigmentation, ∆vascularity, and ∆pliability. Although total adverse effects (RR = 0.42; P = 0.1) were not significantly different, in the subgroup analysis the incidence of telangiectasia (RR = 0.04; P < 0.05) and skin atrophy (RR = 0.10; P < 0.05), but not pain (RR = 1.27; P = 0.77), was significantly lower with verapamil than with TAC. CONCLUSIONS: Verapamil may be an effective substitute for TAC. Although total adverse effects did not change, the incidence of telangiectasia and skin atrophy was lower with verapamil than with TAC.
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 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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,037 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».