Efficacy and safety of 1064‐nm fractional picosecond laser for the treatment of postmastectomy scars in transgender men: A randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Subcutaneous mastectomy is a crucial component of gender affirmation therapy for transgender men (TM), but the scars that result from this procedure can frequently impair their quality of life. This study aimed to assess the efficacy and safety of 1064-nm fractional picosecond laser (FxPico) treatment for hypertrophic and atrophic postmastectomy scars in TM. METHODS: Twenty-two patients with a total of 35 pairs of bilateral symmetric mastectomy scars were enrolled. One of each pair of symmetric scars was randomly assigned to receive four FxPico treatments at 4-week intervals. All scars were evaluated using the modified Vancouver Scar Scale (mVSS) and three-dimensional imaging for scar roughness, melanin index, and hemoglobin index before each treatment session and at 1, 3, and 6 months following the last treatment. Additionally, participant-rated scar satisfaction (PSS) and scar improvement (Global Assessment Score, GAS), as well as adverse events were recorded. RESULTS: During the 6-month follow-up period after the end of laser treatment sessions, the treated scars showed significant reductions in the mVSS compared to the untreated controls (p < 0.001), whereas the melanin index and hemoglobin index were not significantly different. Subgroup analysis of hypertrophic scars demonstrated statistically significant reductions in mVSS at 1 (p = 0.003) and 3 months (p = 0.041) after the end of laser treatments. PSS was significantly higher on the laser-treated scars than the controls (p = 0.008), and a participant-rated GAS of 2.95 ± 0.65 was found. There were no serious adverse events reported. CONCLUSIONS: 1064-nm FxPico could be utilized to treat mastectomy scars among TM, particularly the hypertrophic type.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».