Efficacy and safety of botulinum toxin type A for postoperative scar prevention and wound healing improvement: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Botulinum toxin type A (BTXA) has shown underlying effects for wound healing improvement. New small clinical trials keep emerging every year and updated evidence-based information is warranted. This study aimed to evaluate the efficacy and safety of BTXA for preventing scarring. METHODS: Four databases were searched to recruit randomized clinical trials (RCTs) which compared the surgical wounds treated with BTXA vs. those treated with placebo or blank control. The outcomes were primarily quantified by measures including the Vancouver Scar Scale (VSS), Visual Analog Scale (VAS), Stony Brook Scar Evaluation Scales (SBSES), modified SBSES (mSBSES), and scar width. Patients' satisfaction and adverse events were also reported. RESULTS: In total, 16 RCTs involving 671 cases (510 patients) were included. The outcome showed significant superiority of BTXA in VSS (mean difference [MD] = -1.32, 95% confidence interval [CI]: -2.00 to -0.65, p = 0.0001), VAS (MD = 1.29, 95% CI: 1.05-1.52, p < 0.00001), SBSES or mSBSES (MD = -0.18, 95% CI: -0.27 to -0.10, p < 0.0001), scar width (MD = -0.18, 95% CI: -0.27 to -0.10, p < 0.0001), and patients' satisfaction (risk ratio [RR] = 1.25, 95% CI: 1.06-1.49, p = 0.01). No significant difference of adverse events incidence was observed (RR = 1.46 95% CI: 0.64-3.33, p = 0.36). CONCLUSIONS: Botulinum toxin type A is effective and safe for postoperative scar prevention and wound healing improvement, especially for facial wounds of Asians. Further studies should manage to standardize the treatment algorithm, while mSBSES is recommended for scar assessment.
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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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».