The Efficacy of Onion Extract on the Prevention or Treatment of Scars: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Scars are common and debilitating outcomes of burn injury, with no current consensus regarding the gold standard in scar management. Noninvasive interventions such as silicone gels are popular adjuvant treatments due to ease of application. Onion extract (OE) has been proposed as a potential scar treatment modality due to its antimicrobial and anti-inflammatory properties. A systematic search of the literature was conducted using PubMed, Scopus, and Cochrane for articles published between January 2000 and December 2021. Inclusion criteria were studies (1) involved OE gel or OE treatment and (2) those assessing scar prevention or treatment outcomes. Patient and physician reported scar outcomes after treatment and adverse effects were recorded. A total of 21 articles were included in the final review. Five studies found statistically significant improvements in overall scores and individual Vancouver Scar Scale components in the OE treatment group compared to the silicone groups. Several studies found that combined treatment of OE with other topical treatment modalities such as triamcinolone or silicone gel produced significant improvements in scar symptoms. In this review, reported adverse effects were minimal, often consisting of self-resolving pruritus, irritation, and erythema. This review supports OE's potential utility in scar prevention and treatment. Most studies reported minimal adverse events with OE application and significant benefits in specific scar characteristics. Further research is needed to investigate scar outcomes after treatment with OE with larger sample sizes and a follow-up period greater than a year.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».