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Enregistrement W1999031822 · doi:10.1016/j.otohns.2006.11.049

Injectable hyaluronic acid for the correction of HIV‐associated facial lipoatrophy

2007· article· en· W1999031822 sur OpenAlexaff
Andrew B. Denton, Yotis Tsaparas

Notice bibliographique

RevueOtolaryngology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Rejuvenation and Surgery Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLipoatrophyMedicineHyaluronic acidHuman immunodeficiency virus (HIV)Patient satisfactionObservational studySignificant differenceSurgeryDermatologyInternal medicineAntiretroviral therapyViral load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the use of Perlane, an injectable form of hyaluronic acid, for the correction of HIV-associated facial lipoatrophy. STUDY DESIGN AND SETTING: A prospective, observational study in a consecutive series of 18 HIV-positive males with facial lipoatrophy injected with Perlane. Fourteen patients were available for final analysis. RESULTS: Mean follow-up time was 12 months. Based on photographic analysis, there was a significant early improvement (P = 0.0035). This difference remained significant after 12 months (P = 0.04666); no significant difference in grade was shown between 1 and 12 months (P = 0.3693). Office assessments of improvement showed an early marked improvement in 85.8% of patients, and 78.6% of subjects demonstrated at least moderate improvement at 12 months. CONCLUSION/SIGNIFICANCE: Patient satisfaction was high, with only minor side effects and no late complications. Our findings support Perlane to be a feasible option for the provisional correction of mild to moderate facial lipoatrophy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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