Effectiveness of Botulinum Toxin Type A Injection on Scars: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scars can cause pain, long-term physical dysfunction, and psychological harm. Botulinum toxin type A (BoNT-A) is one treatment choice for scars, but further evidence is needed to confirm its efficacy. METHODS: This systematic review included randomized controlled trials that investigated the effectiveness of BoNT-A on scars. The mean and standard deviation for the Vancouver Scar Scale, Stony Brook Scar Evaluation Scale, visual analog scale for appearance evaluation, visual analog scale for scar pain evaluation, and scar width were extracted for subgroup analysis. RESULTS: Twenty-one randomized controlled trials were included. The BoNT-A group had a lower Vancouver Scar Scale score than the saline group (standardized mean difference, -0.73; 95 percent CI, -1.12 to -0.35; p = 0.0002) but a higher score than the steroid group (standardized mean difference, 0.85; 95 percent CI, 0.27 to 1.43; p = 0.004). The BoNT-A group exhibited a higher Stony Brook Scar Evaluation Scale grade than the saline group (standardized mean difference, 1.42; 95 percent CI, 0.83 to 2.00; p < 0.00001). The visual analog scale for appearance evaluation revealed higher scores in the BoNT-A group than in the saline group (standardized mean difference, 1.14; 95 percent CI, 0.69 to 1.60; p < 0.00001). As for pain evaluation, the BoNT-A group had a lower visual analog scale score than the steroid group (standardized mean difference, -2.57; 95 percent CI, -4.40 to -0.74; p = 0.006). Furthermore, scar width was significantly shorter in the BoNT-A group than in the control group (standardized mean difference, -1.11; 95 percent CI, -1.38 to -0.83; p < 0.00001). CONCLUSIONS: BoNT-A is more effective in treating scars than saline, although steroids may exhibit higher potency. Therefore, it can be considered an alternative in patients not amenable to steroid treatment. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic, II.
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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 | 0,024 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,095 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».