Efficacy and safety of thermomechanical fractional injury‐assisted corticosteroid delivery versus intralesional corticosteroid injection for the treatment of hypertrophic scars: A randomized split‐scar trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disruption of the natural skin barrier in a controlled manner may be used to deliver drugs that enhance scar resolution. OBJECTIVE: To compare the efficacy and safety of thermomechanical fractional injury (TMFI)-assisted topical corticosteroid delivery with corticosteroid injection in the treatment of hypertrophic scar (HTS). MATERIALS AND METHODS: This was a randomized, split-scar, double-blinded study. Twenty-one subjects with HTS on the abdomen received five split-scar treatments of TMFI + Steroid and steroid injection alone. Changes in scar thickness, scar volume, and Vancouver Scar Scale (VSS) were analyzed. Patient self-assessment, VAS scores, and adverse effects were also evaluated. RESULTS: Scar thickness, volume, and VSS scores of both segments improved significantly compared to baseline. On every follow-up visit, there were no significant differences in mean scar thickness reduction between the two treatment groups except at the 6-month follow-up where the mean scar thickness reduction of the steroid injection segment was significantly lower than that of the TMFI + Steroid segment (95% confidence interval [CI], 0.09-0.35; p = 0.002). Scar volume, VSS scores, and patient self-assessment also showed no significant differences between both segments on all visits. The steroid injection segment was significantly more painful than the TMFI + Steroid segment (95% CI, -2.16 to -1.29; p < 0.001). Adverse effects of skin atrophy, telangiectasia, and post-inflammatory hyperpigmentation were noted in the steroid injection segment, while no adverse effects were observed at the TMFI + Steroid segment. CONCLUSIONS: TMFI-assisted topical corticosteroid delivery is an effective treatment for HTS with a lower risk of adverse effects compared with corticosteroid injection.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».