Wound healing and pain evaluation following diode laser surgery vs. conventional scalpel surgery in the surgical treatment of oral leukoplakia: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Objectives This study aimed to compare patient-reported pain scores and clinician-assessed healing outcomes following the treatment of oral leukoplakia (OL) with a diode laser vs. a conventional scalpel. Methods A randomized, double-blind clinical trial (Brazilian Clinical Trials Registry (RBR-7pgcyq) was conducted involving histopathologically confirmed OL patients. Participants were randomly allocated to undergo treatment with either a diode laser or a scalpel. Pain was assessed at 24 h, 48 h, and 7 days using the Visual Analog Scale (VAS), while healing outcomes were clinically evaluated at 7 days, 1-month, and 3-months post-treatment using the Vancouver Scar Scale. Statistical analyses included the Mann–Whitney U -test for comparing pain and healing scores between interventions. Friedman test also was used to analyze healing progress over time. Results 64 patients were analyzed (33 in diode laser and 31 in scalpel group). No significant differences in pain scores were observed between the treatment groups at 24 h ( p = 0.75), 48 h ( p = 0.92), or 7 days ( p = 0.44). Overall, pain levels varied significantly by OL location at 24 h ( p = 0.001), 48 h ( p = 0.01), and 7 days ( p = 0.03), with tongue lesions associated with significantly higher pain compared to gingival lesions at 24 h ( p = 0.005) and 48 h ( p = 0.01), as well as compared to palatal lesions at 24 h ( p = 0.01). Laser group showed significantly better healing compared to the scalpel group at 7 days ( p = 0.01), with no significant differences observed at 1 month ( p = 0.67) or 3 months ( p = 0.25). Healing outcomes improved significantly over time in both arms ( p < 0.001). Conclusions There was no significant difference between the diode laser and scalpel treatment arms regarding post operative pain scores. Diode lasers represent better healing at the first week post treatment, but with no differences over time. These findings support the use of either modality as viable management options for OL. Clinical Trial Registration Brazilian Clinical Trials Registry, identifier (RBR-7pgcyq).
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 | 0,022 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».