Nanotechnology-based approaches for scar minimization in plastic surgery: Systematic overview and future perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Scarring is a significant problem in plastic surgery, which affects both aesthetic and functional results and leads to psychological discomfort. Classical methods of scar treatment (surgery, laser treatment, silicone sheeting) usually have very variable outcomes with high recurrence rates. They are not good options to treat pathological scarring (hypertrophic and keloid scars). Nanotechnology has provided far-fetched solutions to problems using unique characteristics of the nanomaterial, like improved drug delivery, biocompatibility, and tissue regenerative properties. This systematic review provides an overview of nanotechnology applications for scar minimization, with particular emphasis on approaches such as nanoparticle-mediated drug delivery, nanomicroneedles, nanoscaffolds, and biomimetic nanomaterials. Based on a review of literature from 2015 to 2025, these studies demonstrate potential usefulness in regulating wound healing phases, reducing inflammation, and promoting scarless tissue regeneration. Clinical applications of the review include the use of deliverable anti-fibrotic agents and combination with stem cell therapy to give superior outcomes compared to standard management, as revealed by higher mean Vancouver Scar Scale scores and low rates of recurrence. Irrespective of the advantages, challenges like regulations, cost of production, and safety issues in the long run do exist. This article aims to close the loop in nanotechnology development before its application in clinical practice, forecasting the future, and assessing the potential of 3D-printed nanodressings using AI for personalized scar treatment. Differently, nanotechnology has the potential to change and have a significant positive effect on patient cases in plastic surgery through the environment-friendly alliance between nanoscientists and plastic surgeons.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».