The Impact of Botulinum Toxin on Scar Formation Following Thyroidectomy: A Systematic Review of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Thyroidectomy scars may lead to cosmetic issues as well as negative psychosocial effects in patients. . Botulinum toxin (BTA) is increasingly being used for facial scar reduction, but studies have also demonstrated its efficacy in treating thyroidectomy scars. The objective of this study is to systematically review studies in the literature on BTA for thyroidectomy scar formation. METHODS: Five databases (PubMed, EMBASE, MedLine, Cochrane, and Web of Science) were searched in January 2025. Inclusion criteria were English-language randomized controlled trials that used scar assessment scales (Stony Brook Scar Evaluation Scale, Modified Stony Brook Scar Evaluation Scale, Vancouver Scar Scale) or patient subjective appearance. Exclusion criteria consisted of studies on using BTA for non-thyroidectomy scars and studies lacking follow-up data and outcomes on scar appearance. The search terms used were "thyroid*," "thyroidectomy," "parathyroid," "parathyroidectomy," AND "scar," "scar management," "wound healing," "aesthetics," "scar treatment." Statistical analysis was performed in RStudio. RESULTS: Six hundred forty-five articles were initially retrieved. Thirty-one articles were reviewed for full-text review. Four randomized controlled trials were finally included for a total of 125 patients. The age range of patients was 45 to 54 years old, and most patients were female (range: 73.3%-93.3%). Improvements in scar appearance were noted across various scar measurement scales such as the Stony Brook and Vancouver Scar Scales, and in patient satisfaction. CONCLUSIONS: Botulinum injections into the thyroidectomy incision may improve aesthetic scar outcomes based on several scar analysis scales. To the authors' knowledge, they provide the first review on the use of botulinum toxin on scar formation after thyroidectomy.
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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 | 0,080 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,065 | 0,055 |
| 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 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».