Intralesional pentoxifylline, triamcinolone acetonide, and their combination for treatment of keloid scars
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Keloids are common fibroproliferative tumors, and their treatment still represents a dilemma. Intralesional triamcinolone acetonide (TAC) injection is effective, but frequently associated with side effects. Pentoxifyllin (PTX) is a vasodilator, anti-inflammatory, and antifibrotic agent. Its intralesional injection in keloids has not been evaluated yet. AIMS: Evaluating the efficacy and safety of intralesional PTX versus intralesional TAC and their combination for treatment of keloids. PATIENTS/METHODS: Thirty patients with keloids were divided into three equal groups and treated by intralesional injection of TAC, PTX, or their combination (admixed in 1:1 ratio). Injections were repeated every 3 weeks until lesional flattening or for maximum of 5 sessions. The evaluation was done using the Vancouver Scar Scale and the Verbal Rating Scale for pain and itching. RESULTS: A significant improvement in VSS was detected in all groups. Significantly better improvements in keloid height, pliability, pain, and itching were detected in the TAC and combination groups than in the PTX group. There was a significantly higher incidence of side effects (atrophy, hypopigmentation, telangiectasia, and precipitation of TAC) in the TAC group than in the combination group, while no side effects were reported in the PTX group. A statistically significant reduction in the number of treatment sessions (required to achieve best results) was detected in patients in the combination group. CONCLUSIONS: Intralesional injection of PTX is a potentially helpful, safe, and well-tolerated therapeutic tool for keloids, but with lower efficacy than intralesional TAC when used solely. Combining PTX and TAC produces significantly better results for keloid treatment and lowers the risk of TAC-induced side effects.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».