Botulinum Toxin to Improve Scar Quality in Cleft Lip Repair: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cleft lip repair (CLR) can be complicated by hypertrophic scar or keloid. Botulinum toxin type A (BTA) may improve postoperative scarring by reducing muscle tension and cytokine activity at the scar site. This systematic review analyzes the available evidence regarding the effect of BTA on scar quality after CLR. DESIGN: The search was conducted in 6 different databases in accordance with PRISMA guidelines (PubMed, Scielo, Embase, Scopus, Web of Science, and Cochrane) using "botulinum toxin" and "cleft lip" as keywords. SETTING: Academic hospital. PATIENTS: Exclusive to patients who underwent CLR and BTA injection. OUTCOME MEASURES: Mean visual analog scores (VAS), mean Vancouver scar scale (VSS), scar width, and BTA or CLR-related complications. RESULTS: Five studies for a total of 216 patients met inclusion criteria. Four studies reported on primary CLR during infancy while 1 study recruited older patients seeking revision. All patients had BTA (range: 1-2 units/kg) injected in the orbicularis oris muscle. One study documented BTA injections in additional perioral muscles. All 4 studies that measured scar width and had a saline control arm found a significant decrease in width with BTA injection. Improvement of VAS and VSS with BTA was reported in 3 of 5 studies and 2 of 5 studies, respectively. There were no reports of complications associated with BTA or CLR. CONCLUSION: The existing studies support the use of BTA injection to improve scar quality following CLR with low concern for complication. Further investigations with a greater number of patients are necessary.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».