Aesthetic Medicine Procedures in Cancer Survivors – A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Advances in oncology have significantly increased long-term survival rates, creating a growing need to manage persistent physical and psychosocial consequences of treatment in cancer survivors, including scarring, alopecia, pigmentation changes, and tissue damage. Objective: To systematically review literature on aesthetic medicine procedures in cancer survivors, evaluating therapeutic potential, safety, and clinical implications. Methods: A systematic search was conducted in PubMed, Embase, and Cochrane Library (January 2000 – March 2025). Keywords included “cancer survivor,” “aesthetic medicine,” “botulinum toxin,” “fillers,” “platelet-rich plasma,” and “laser therapy.” Eligible studies included clinical trials, cohort studies, case series, and reviews reporting outcomes of aesthetic interventions in oncology patients. Two independent reviewers screened 356 records; 34 studies were included. Quality assessment used GRADE and Newcastle-Ottawa Scale. Results: Interventions included botulinum toxin (n=8), fillers (n=9), platelet-rich plasma (n=6), laser therapy (n=7), and scalp cooling (n=4). Procedures were generally safe, with mild and transient adverse events, and were associated with improvements in quality of life, self-image, and functional recovery. Conclusions: Aesthetic medicine procedures can be a valuable adjunct in survivorship care. Multidisciplinary collaboration and evidence-based protocols are recommended.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».