Multicenter, Randomized, Parallel-Group Study of OnabotulinumtoxinA and Hyaluronic Acid Dermal Fillers (24-mg/mL Smooth, Cohesive Gel) Alone and in Combination for Lower Facial Rejuvenation: Satisfaction and Patient-Reported Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Patient-reported outcomes (PROs) are important assessment benchmarks after aesthetic procedures. Systematic studies of PROs have not been conducted in the lower face. OBJECTIVE To study satisfaction and other PROs after treatment of the lower face with onabotulinumtoxinA and a 24-mg/mL smooth, cohesive hyaluronic acid (HA) gel filler, alone or in combination. METHODS Ninety female participants aged 35 to 55 were randomized to one of three groups: 24-mg/mL cohesive gel alone (n=30), onabotulinumtoxinA alone (n=30), or the combination (n=30). Effectiveness outcomes were investigator- and participant-rated satisfaction and the participant Self-Perception of Age (SPA) and participant-rated Look and Feel of the Lips and Mouth (LAF) questionnaires. Participants maintained a 14-day diary to record severity of treatment site responses. RESULTS All treatments resulted in significant improvements from baseline at all end points and on all PRO measures. For all measures and most time points, the 24-mg/mL cohesive gel treatment groups experienced greater improvements than onabotulinumtoxinA alone. Participant-rated severity of treatment-related reactions was mainly mild and transient. CONCLUSION OnabotulinumtoxinA and 24-mg/mL cohesive HA gel treatments, used alone or in combination for lower face rejuvenation, resulted in significant improvement in investigator- and participant-reported outcomes. The authors acknowledge statistical support from Ethica Clinical Research, Inc. (Montréal, Quebec, Canada). Drs. Alastair and Jean Carruthers are consultants and investigators and receive honoraria from Allergan, Inc. They are also consultants and investigators for Merz Pharmaceuticals and Solstice Neurosciences. Dr. Gary Monheit is a consultant and clinical investigator for Allergan, Galderma, Medicis, Merz Pharmaceuticals, and Revance Therapeutics. Funding for editorial support was provided by Allergan, Inc., Irvine, CA. Writing and editorial assistance was provided by Paula G. Davis, PhD, of Health Learning Systems, Parsippany, NJ. The authors received research grant support from Allergan, Inc. for this study and for manuscript preparation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».