Treatment of facial nerve synkinesis with botulinum toxin. A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p><b>Introduction:</b>Facial synkinesis is a common chronic complication of facial nerve palsy, caused by aberrant nerve regeneration and leading to involuntary co-contractions, hypertonicity, and psychosocial burden. Botulinum toxin type A (botox) is widely used to reduce synkinetic activity, yet protocols vary considerably. This systematic review evaluates the efficacy, safety, and clinical practices of botox for facial synkinesis.<b>Methods:</b> A search of PubMed, Embase, ScienceDirect, and Web of Science identified original English-language studies involving adult patients with facial synkinesis treated with botox. Exclusion criteria included reviews, case reports, abstracts, guidelines, protocols, and pediatric studies. Two reviewers independently performed study selection, data extraction, and risk of bias assessment using the Newcastle–Ottawa Scale, with consensus from a third reviewer.<b>Results:</b> Forty-four studies (1994–2025; 1980 patients) were included. Synkinesis most commonly followed Bell’s palsy, Ramsay Hunt syndrome, or postoperative facial nerve injury. Botox dosing, injection sites, and guidance techniques varied widely, reflecting individualized treatment. Across studies, BoNT-A consistently improved synkinesis severity, facial symmetry, and quality-of-life metrics as assessed using scales such as Sunnybrook, House-Brackmann, SAQ, and FaCE. Benefits appeared within weeks and were maintained with repeated treatments. Adverse effects were mild and transient, including ptosis, dry eye, bruising, and temporary weakness, with no systemic complications reported.<b>Conclusions:</b> Botulinum toxin injection is an effective and safe therapy for facial synkinesis, improving both functional outcomes and patient-reported quality of life. However, heterogeneous protocols and outcome measures limit comparability. Future studies should implement standardized dosing strategies and validated assessment tools to support evidence-based treatment guidelines.</ns3:p>
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».