Microneedling Outcomes in Early Postsurgical Scars
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scars are a vexing sequela of surgery. Microneedling, also known as minimally invasive percutaneous collagen induction, has demonstrated impressive improvements in chronic acne scars; however, no evidence exists for treating postsurgical scars during active wound healing. The purpose of this study was to demonstrate the utility and safe use of minimally invasive percutaneous collagen induction in acute postsurgical scars. METHODS: Twenty-five patients who underwent surgery had scars treated with three treatments of minimally invasive percutaneous collagen induction in the postoperative period. Scar assessment was measured by Vancouver Scar Scale, Patient and Observer Scar Assessment Scale, and Global Aesthetic Improvement Scale after each of the three treatments and at final 2-month follow-up. RESULTS: Patients had positive improvement in Vancouver Scar Scale, Patient and Observer Scar Assessment Scale, and Global Aesthetic Improvement Scale scores at 16-week posttreatment initiation evaluation compared to initial measurement ( p < 0.001). No statistically significant differences were noted when comparing the age of the patient, location of scars, or Fitzpatrick phototype scales among patients. When comparing patients who began treatment early (6 to 7 weeks postoperatively) to those who began treatment late (13 to 16 weeks postoperatively), there was a statistically significant difference in the Patient and Observer Scar Assessment Scale group ( p < 0.04). CONCLUSIONS: Postsurgical scars treated with minimally invasive percutaneous collagen induction in the maturation and remodeling phase had no adverse outcomes. Interestingly, the data show treatment initiated early in the maturation phase (6 to 7 weeks postoperatively), while natural collagen formation was tapering off, demonstrated improved aesthetic outcomes compared to treatments initiated late in the maturation phase (13 to 16 weeks postoperatively). CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic, IV.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».