Evaluation of Platelet-Rich Plasma (PRP) Versus Topical Minoxidil (5%) in Combination with Oral Finasteride for the Treatment of Androgenic Alopecia
Notice bibliographique
Résumé
Androgenic alopecia was an inherited condition leading to gradual thinning and loss of hair on the crown and frontal scalp. Objective: To compare efficacy of PRP and topical minoxidil (5%) when used in addition to oral finasteride for treating androgenic alopecia. Methods: This quasi experimental study was conducted at Dermatology Department of Akhtar Saeed Medical and Dental College Rawalpindi from March 2023 to August 2023. Total 80 patients of both genders (40 in each group) aged 18 to 65 years diagnosed with androgenic alopecia. Participants were divided into two treatment groups: Group A received monthly PRP injections oral finasteride and 1 mg daily, while Group B applied topical minoxidil (5%) twice daily oral finasteride 1 mg daily. Efficacy was labeled as a statistically significant increase in mean hair density of at least 20 hair/cm² from pre-treatment to post-treatment using a trichometer. All participants had baseline demographic factors and clinical data. Data were analyzed using IBM SPSS 27.0. Results: The comparison of mean hair density between Group A (PRP and Finasteride) and Group B (Minoxidil and Finasteride) showed that Group A had a significantly higher mean hair density compared to Group B (101.6 ± 11.2 hair/cm² versus 87.0 ± 9.0 hair/cm², p < 0.001), indicating that the treatment in Group A was more effective. Conclusions: This study found that platelet-rich plasma (PRP) as an addition to oral finasteride improves hair regrowth, density, and patient satisfaction more than PRP combined with topical minoxidil.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».