Has Propranolol Eradicated the Need for Surgery in the Management of Infantile Hemangioma?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The authors assessed the impact of propranolol as the first-line treatment of infantile hemangioma (IH) on the need for surgery in the management of IH. METHODS: In this retrospective study, 420 patients with IH referred to a multidisciplinary center between January of 2005 and August of 2014 were included. Clinical data, including sex; age at first consultation and at treatment initiation; location, size, number, aspect, and complications of IH; and type of treatment were collected. Statistical analyses were conducted considering each patient and each tumor independently. RESULTS: A total of 625 IHs (420 patients) were reviewed; 113 patients had more than 1 IH (26.91%). Median age at first consultation was 7 months. Overall, 243 patients were treated (57.86%) using surgery ( n = 128 patients, 141 IHs), propranolol ( n = 79 patients, 89 IHs), corticosteroids ( n = 51 patients, 56 IHs), or laser ( n = 34 patients, 36 IHs). Propranolol was effective in all but 2 infants with IH. Seven of 79 patients (8.86%) initially treated with propranolol still required surgery, in contrast to 18 of 51 patients (35.29%) initially treated with corticosteroids and 103 of 290 patients (35.51%) with no medical treatment. Since the availability of propranolol, patients were less likely to undergo surgery (48 versus 80 patients; P < 0.001). This demonstrated that the use of propranolol reduced the need for surgery ( P < 0.001; OR, 0.177; 95% CI, 0.079 to 0.396). CONCLUSIONS: Propranolol dramatically reduced the need for surgery, regarding indications and number of patients. Surgical correction remains important for sequelae management, nonresponders, or strawberry-like IH. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Risk, III.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».