Efficacy and Safety of Lasers in Treating Head and Neck Capillary Malformations: A Systematic Review and Meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to comprehensively review and compare the safety and efficacy of commonly used lasers in the management of head and neck capillary malformations (CMs). DATA SOURCES: PubMed, Embase, Cochrane, and Web of Science. REVIEW METHODS: Databases were searched from inception to August 2023. Study protocols adhered to the PRISMA guidelines. Cohort studies reporting CM laser treatment outcomes were included. Study validity was tested using the Newcastle-Ottawa Scale. Meta-analysis was conducted using the inverse variance method and a fixed effects model, with treatment success defined as achieving 25% to 100% clearance of the lesion. RESULTS: A total of 725 studies were screened, and 14 full-text articles met the criteria, comprising 714 patients. Patients underwent a mean of 6.5 laser treatment sessions, consisting of 80% pulsed dye laser (PDL), 12% neodymium-doped yttrium-aluminum-garnet laser (Nd:YAG), and 8% 577 nm yellow laser treatments. Meta-analysis revealed an overall treatment success rate of 97% (95% confidence interval [CI]: 0.96-0.98). Subgroup analysis by laser type resulted a success rate of 96% (95% CI: 0.94-0.973) for PDL, 99% (95% CI: 0.979-1.008) for Nd:YAG laser, and 86% (95% CI: 0.7621-0.964) for 577 nm yellow laser. The complication rate by laser type was 9% (95% CI: 0.031-0.147) for PDL, 4% (95% CI: 0.007-0.080) for Nd:YAG laser, and no reported complication data for 577 nm yellow laser. CONCLUSION: The vast majority of the available data on laser treatment of head and neck CMs suggest excellent outcomes and low complication rate using PDL treatment. Centers using Nd:YAG laser reported a slightly higher rate of successful treatment with fewer complications than PDL or 577 nm yellow laser treatment.
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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 | 0,016 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».