Promises and Pitfalls of Regenerative Therapies for Androgenetic Alopecia: Platelet-Rich Plasma, Photobiomodulation, Stem Cells, and Exosomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regenerative therapies have emerged in recent years. In particular, their utility in managing androgenetic alopecia-the most prevalent hair loss condition worldwide, affecting up to half of adults-is an active area of research. Navigating this space can be challenging for physicians due to widespread commercialization, lack of high-quality evidence, and an evolving regulatory landscape. OBJECTIVE: To critically review recently published evidence (2020-2025) on platelet-rich plasma, photobiomodulation, stem cells, and exosomes for the treatment of androgenetic alopecia. METHODS: A scoping review was conducted using PubMed, Embase (Ovid) and the Cochrane Controlled Register of Trials in February and November of 2025. Combination therapies were excluded. RESULTS AND CONCLUSIONS: Platelet-rich plasma is the most studied modality, with emerging investigations into newer formulations such as leukocyte-rich and pure platelet-rich plasma. However, recent studies are limited by inconsistent reporting of cellular composition, short follow-up durations, and a lack of comparative data on treatment protocols. The efficacy of photobiomodulation as a monotherapy remains debated, with inconsistent reporting of device parameters. Stem cells and exosomes show promising, though still limited, clinical evidence in inducing hair regrowth. Standardization of these therapies is crucial, with emphasis on transparency, reproducibility, and patient safety.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle