Comparisons among Botulinum Toxins: An Evidence-Based Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Botulinum neurotoxin treatment is the most common aesthetic procedure in the United States. A number of serotypes and formulations are available worldwide. Similarities and differences among these toxins were evaluated by reviewing the existing literature. METHODS: Reports of botulinum neurotoxin for aesthetic use, published in peer-reviewed literature or presented at recent professional congresses, were reviewed to summarize key features of different toxins. Data from therapeutic uses in comparable anatomical areas were included in the review when aesthetic literature was limited. RESULTS: Serotypes of neurotoxins share molecular structures and mechanisms of action but exhibit important differences between serotypes and between different formulations within the same serotype, including differences in distribution/diffusion patterns and risk/benefit profiles. The differences attributable to dissimilarities in bacterial strains, manufacturing techniques, and assays are likely to influence clinical performance. CONCLUSIONS: Injection patterns, techniques, dilutions diffusion, and injection volumes established for a specific formulation of botulinum neurotoxin are not likely to be applicable to other formulations, and formulations are not interchangeable by any single conversion ratio. A large proportion of the clinical literature documents the aesthetic uses of the Allergan formulation of botulinum toxin type A. Additional studies are needed to establish optimal procedures for the Ipsen formulation and botulinum neurotoxin, and for diverse aesthetic uses.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; 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 ».