Advances in Facial Rejuvenation: Botulinum Toxin Type A, Hyaluronic Acid Dermal Fillers, and Combination Therapies???-Consensus Recommendations
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: Facial aesthetics and rejuvenation are evolving rapidly due to changes in products, procedures, and patient demographics. Clinicians can benefit from ongoing guidance on products, tailoring treatments to individual patients, treating multiple facial areas, and using combinations of products and ways to optimize outcomes. METHODS: A multidisciplinary group of aesthetic treatment experts convened to review the properties and uses of botulinum toxin type A (BoNTA) and hyaluronic acid fillers and to update consensus recommendations for facial rejuvenation using these two types of products. The group considered paradigm shifts in facial aesthetics; optimal techniques for using BoNTA and hyaluronic acid fillers alone and in combination; the influence of patient sex, ethnicity, cultural ideals, and skin color on treatment; general techniques; patient education and counseling; and emerging trends and needs in facial rejuvenation. RESULTS: The group provided specific recommendations by facial area, focusing on relaxing musculature, restoring volume, and recontouring using BoNTA and hyaluronic acid fillers alone and in combination. For the upper face, BoNTA remains the cornerstone of treatment, with hyaluronic acid fillers used to augment results. These fillers are central to the midface because of the need to restore volume. BoNTA and hyaluronic acid in combination can improve outcomes in the lower face. CONCLUSIONS: Optimal outcomes in facial aesthetics require in-depth knowledge of facial aging and anatomy, an appreciation that rejuvenation is a three-dimensional process involving muscle control, volume restoration, and recontouring, and thorough knowledge of properties and techniques specific to each product in the armamentarium.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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