A Single-Institution Review of the Use of Radiation in the Adjuvant and Definitive Management of Keloids
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Many individuals suffer from keloids that are refractory to standard treatment modalities, including surgical excision alone. Radiation therapy can be used to reduce the risk of recurrent keloids post-operatively, as well as be used as primary treatment for keloids not amenable to surgical resection. The purpose of this study was to review our institutional experience of radiation therapy for keloid management. MATERIALS AND METHODS: A retrospective review of patients treated with radiation therapy for keloids between 2014 and 2020 at our institution was performed. RESULTS: A total of 70 keloids in 41 patients were treated. For the 55 keloids treated with post-operative radiation therapy (16Gy delivered in 2 fractions), 82.5% (33/40) of evaluable lesions did not recur. Among the 15 keloids treated with definitive radiation therapy (24Gy delivered in 3 fractions), 78.6% (11/14) of evaluable keloids showed complete flattening, and 14.3% (2/14) had partial flattening. Both acute and late toxicities were mild, with only a single instance of grade 3 toxicity (dermatitis). CONCLUSION: Our study confirms that radiation therapy has a role in reducing the risk of keloid recurrence post-operatively, and plays an important role in the definitive management of unresectable keloids.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».