Consensus Recommendations for Soft-Tissue Augmentation with Nonanimal Stabilized Hyaluronic Acid (Restylane)
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
The American Society for Aesthetic Plastic Surgery recently reported that there were nearly 12 million cosmetic procedures (2.1 million surgical and 9.7 million nonsurgical) performed in the United States in 2004. Almost 900,000 of the nonsurgical procedures were soft-tissue augmentation procedures using hyaluronic acid fillers. Restylane (Medicis Aesthetics, Inc., Scottsdale, Ariz.), nonanimal stabilized hyaluronic acid, was approved for use in the United States in December of 2003. Although the use of all fillers increased from 2003 to 2004, use of hyaluronic acid fillers increased nearly 700 percent. The dramatic increase in all cosmetic procedures reflects the growing trend, especially with increasing job competition, to maintain a youthful lifestyle and appearance. Basic recommendations for aesthetic use of Restylane were established based on short- and long-term efficacy and safety studies (Medicis Aesthetics, package insert). With the widespread and growing use of Restylane, a cross-sectional panel of experts with extensive clinical experience, including cosmetic dermatologists and surgical specialists (cosmetic, plastic, and ocular), convened to develop consensus guidelines for the use of Restylane. This supplement reviews the aesthetic affects of aging on the face, the role of fillers in facial soft-tissue volume replacement, and general principles for the use of Restylane, including patient comfort and assessment techniques. Specific recommendations for Restylane use in each potential target area, including type of anesthesia, injection techniques, volume for injection, use in combination with other procedures, and expected longevity of corrections, are provided. Techniques for optimizing patient outcomes and satisfaction and for minimizing and managing expected problems and potential complications are described.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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