Methodological Guide to Adopting New Aesthetic Surgical Innovations
Notice bibliographique
Résumé
Aesthetic surgery is known for its prolific introduction of new techniques, devices, and products. The implementation of any aesthetic innovation, however, may inadvertently expose patients to potential complications and adverse events. How do we decide whether a new technique or technology is superior-in both safety and effectiveness-compared with prevailing interventions? In this paper, we present some basic steps anchored in evidence-based surgery that aesthetic surgeons need to pursue in the adoption of a new technique, technology, or product. These steps include: (1) gaining familiarity with and understanding the levels of evidence; (2) performing an effective literature search; (3) formulating a critical appraisal of an article; (4) making the decision to adopt or reject; (5) recognizing the need for continued assessment; (6) acknowledging the need for education and credentialing; and (7) translation of the gathered knowledge. We hope that this paper will foster critical thinking and reduce the reliance on "photographic evidence" in aesthetic surgery literature.
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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 | 0,225 | 0,391 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,011 |
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 ».