Efficacy of Nd:YAG Laser and Intralesional Triamcinolone Injection Combination Therapy in the Postoperative Management of Keloids
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Keloids, characterized by protruding scars that extend beyond the original skin damage site, cause significant emotional stress and reduced quality of life. Their exact pathogenesis remains unclear, with various hypotheses including growth factor imbalances and extracellular matrix changes. No single treatment is universally accepted, but multiple modalities like triamcinolone acetonide injection (TAC), laser therapies, and surgery are commonly used. METHODS: This retrospective study involved East Asian patients who underwent keloid scar excision between March 2019 and June 2022. Patients were divided into two groups: one receiving only TAC injections and the other a combination of TAC and Nd:YAG laser therapy. The efficacy of treatments was evaluated using the modified Vancouver Scar Scale (mVSS) and the Patient and Observer Scar Assessment Scale (POSAS), with follow-ups at six and twelve months after operation. RESULTS: The study involved 111 patients. Both treatment groups showed significant improvements in mVSS and POSAS scores, but the combination therapy group demonstrated a statistically significant improvement in POSAS scores and lower recurrence rates at 12 months compared to the TAC-only group. However, there was no significant difference in patient satisfaction between the groups. CONCLUSION: Dual therapy involving TAC injection and Nd:YAG laser treatment was more effective than TAC injection alone for managing keloid scars after surgery. This combination therapy showed better outcomes in preventing keloid recurrence and improving scar status at 12 months after operation, along with significant improvements in patient-reported outcomes. LEVEL OF EVIDENCE II: This journal requires that authors assign a level of evidence to each article. For a full description of these Evidence-Based Medicine ratings, please refer to the Table of Contents or the online Instructions to Authors www.springer.com/00266 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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)
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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 ».