Is Botox or Dermabond Superior in the Appearance of the Lip Scar After Primary Cleft Lip Repair and Revision? A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cleft lip scar formation is an inevitable consequence of cleft lip repair (CLR) and is exacerbated by the dynamic movement of the middle face. Various methods to correct or prevent these deformities have been described including silicone sheeting, surgical revisions, laser therapy, and more recently, Botulinum toxin-A (Botox) and Dermabond. This study aims to analyze and compare the impact of Botox versus Dermabond on scar appearance after CLR. Methods: Following PRISMA guidelines, a systematic review was performed on Medline, Embase, Cochrane, and CINAHL using the following keywords: “Dermabond,” “botulinum toxin,” and “cleft lip.” Outcomes of interest were the rates of scar hypertrophy, scar width, Vancouver scar scale (VSS), visual analog scale (VAS), Hollander wound evaluation scale (HWES), and complications. Results: Nine studies were included of which 4 articles analyzed Botox and 5 analyzed Dermabond. Forest plots for scar width at the first and second time point supported the use of Botox to achieve a smaller scar width with P < .0001 (95% CI: −1.09 [−1.56 to −0.63] and 95% CI: −0.94 [−1.37 to −0.50], respectively). A significant increase in VAS was observed with Botox (95% CI: 1.66 [1.27-2.05], P value < .0001) and VSS was insignificant. Of the articles that analyzed Dermabond, scar appearance was comparable to the traditional suture closure group. There were no feeding complications for either intervention. Pooled forest plots for VAS comparing Botox and Dermabond supported the use of Botox with improved VAS (95% CI: 1.66 [1.27-2.05], P < .0001) compared to Dermabond (95% CI: 0.07 [ −0.48 to 0.61], P = .80). Conclusions: The current literature supports the use of Botox for scar improvement following CLR or revision. However, there is limited data to support Dermabond’s utility in improving scars in CLR, which highlights the need for further studies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».