Molecular Weight Analyses and Enzymatic Degradation Profiles of the Soft-Tissue Fillers Belotero Balance, Restylane, and Juvéderm Ultra
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In this study, the authors sought to determine the molecular weight distribution of three hyaluronic acids-Belotero Balance, Restylane, and Juvéderm Ultra-and their rates of degradation following exposure to hyaluronidase. Lot consistency of Belotero Balance also was analyzed. METHODS: Three lots of Belotero Balance were analyzed using liquid chromatography techniques. The product was found to have high-molecular-weight and low-molecular-weight species. One lot of Belotero Balance was compared to one lot each of Juvéderm Ultra and Restylane. Molecular weights of the species were analyzed. The hyaluronic acids were exposed to ovine testicular hyaluronidase at six time points-baseline and 0.5, 1, 2, 6, and 24 hours-to determine degradation rates. RESULTS: Belotero Balance lots were remarkably consistent. Belotero Balance had the largest high-molecular-weight species, followed by Juvéderm Ultra and Restylane (p < 0.001). Low-molecular-weight differences among all three hyaluronic acids were not statistically significant. Percentages of high-molecular-weight polymer differ among the three materials, with Belotero Balance having the highest fraction of high-molecular-weight polymer. Degradation of the high-molecular-weight species over time showed different molecular weights of the high-molecular-weight fraction. Rates of degradation of the hyaluronic acids following exposure to ovine testicular hyaluronidase were similar. All hyaluronic acids were fully degraded at 24 hours. CONCLUSIONS: Fractions of high-molecular-weight polymer differ across the hyaluronic acids tested. The low-molecular-weight differences are not statistically significant. The high-molecular-weight products have different molecular weights at the 0.5- and 2-hour time points when exposed to ovine testicular hyaluronidase and are not statistically different at 24 hours.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».