Head and Neck Restoration in Scar Alopecia: Hair Transplantation in Scalp, Eyebrows, Beard and Mustache.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical management of hair loss has become an increasingly challenging procedure, when dealing with scar alopecia. We investigated the efficacy of hair transplantation in patients with head and neck scar alopecia. METHODS: From 2016 to 2018 in Shiraz, Iran, all patients with scar alopecia in head and neck were evaluated for efficacy of follicular unit extraction (FUE), follicular unit transplantation (FUT) or a combination of two methods from donor sites in scalp and beard various hair-grafts were compared. RESULTS: Fifty-six patients were enrolled. Most of them were between 31 and 40 yr old (48.3%) and male (71.4%). Trauma, burn, surgical excision of adjacent skin, radiotherapy and leishmaniasis were the registered causes. Scars were visible in scalp (39.3%), beard (28.6%), eyebrow (21.4%), and moustache (10.7%) regions. FUE (87.5%), FUT (10.7%) and a combination (1.8%) were the used methods. One-hair-grafts were used in eyebrows (100%), moustache (100%), beard (88%) and scalp (7.9%), while 2-hair-grafts in beard (6%) and scalp (47.4%) and 3-haired grafts in beard (6%) and scalp (44.7%) transplantations. CONCLUSION: In head and neck scar alopecia, hair transplantation was selected based on type and depth of scar. FUE was targeted when huge grafts were not needed, including beard, moustache, and eyebrow, while FIT was used when extensive scars were present in scalp. One-hair-grafts were mostly applied for eyebrow, moustache and beard, 2-hair- and 3-hair- grafts for beard and scalp transplantation. These findings can be added to the literature when FUE, FIT, or their combination are targeted in hair restoration of scar alopecia in head and neck.
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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 | 0,000 | 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 ».