Non-Surgical Interventions for Reducing Cleft Lip Scars: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective Cleft lip scars can significantly impact patients’ facial esthetics and psychological well-being. This meta-analysis aimed to evaluate the effectiveness of various non-surgical interventions in reducing cleft lip scars. Methods A systematic search was performed across PubMed, Embase, Scopus, Cochrane, and Web of Science databases up to May 21, 2024. Inclusion criteria encompassed human studies with cohort or randomized controlled trial (RCT) designs that assessed non-surgical interventions for reducing cleft lip scarring following surgery. Articles in any language, regardless of publication date, were considered. Eligible studies underwent quality assessment, and data were extracted for an inverse variance random-effects meta-analysis. Results Of 1664 initially identified articles, 14 met the inclusion criteria for review, with 8 included in the meta-analysis. The reviewed studies primarily focused on botulinum toxin type A (BTA) and laser treatments as non-surgical approaches. Meta-analysis revealed significant improvement in scar appearance with laser therapy ( P < .001) but not with BTA ( P = .15) when the assessment was conducted by the Vancouver scar scale (VSS). BTA also had no significant effect on scar width reduction ( P > .05), but improved scar appearance based on the subjective visual analogue scale (VAS) assessment ( P < .001). Conclusions Based on the VSS index, laser therapy improved scar appearance more effectively than BTA. However, BTA enhanced esthetics as measured subjectively by VAS. These findings support non-surgical interventions as a viable approach for managing cleft lip scars.
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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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,009 | 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) | 0,004 | 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 ».