Comparative study between nanofat injection with and without Platelet-Rich Plasma (PRP) in improvement of mature scar: clinical study
Notice bibliographique
Résumé
and poor suppleness. Regenerative therapy include nanofat, rich in stromal vascular fraction, and PRP, a concentration of autologous platelets releasing growth factors. The combination has been hypothesized to improve scar remodeling Objectives: To compare nanofat injection with and without Platelet-Rich Plasma(PRP) in improvement of mature scar. Patients and methods: This prospective, split-scar study at Qena University Hospital(August 2024–2025) included 15 adults with facial scars(>6 months old). The study was ethically approved under SVU-MED-SUR011-1-24-9-947. Each patient received nanofat on one half of the scar and nanofat+PRP on the other. Fat was harvested mainly from the abdomen, emulsified and filtered into nanofat; PRP was obtained by double centrifugation. Injections were superficial or subdermal, followed by standard wound care and medications. Scars were evaluated at 1, 3, and 6 months using Patient and Observer Scar Assessment Scale (POSAS), Vancouver Scar Scale (VSS), and pain scores. Results: The nanofat + PRP group showed significantly lower POSAS scores at 1(34.67±4.71 vs. 41.87±6.28; p=0.0019), 3(25.2±3.66 vs. 31.27±6.48; p=0.0049), and 6 months(17.4±2.68 vs. 22.6±4.67; p=0.0012). VAS pain scores were also significantly lower at 3(3.6±0.95 vs. 5±0.89; p=0.0004) and 6 months(1.8±0.75 vs. 2.93±0.85; p=0.0009). VSS scores improved significantly at 3(p < 0.0001) and 6 months(p=0.0438). Patient satisfaction was significantly higher with the combination therapy(p=0.0086). Conclusion: Nanofat with PRP improves mature scar look, discomfort, and patient satisfaction more than nanofat alone without increasing side effects.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».