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Enregistrement W2085748536 · doi:10.2147/ccid.s30794

The evolving role of hyaluronic acid fillers for facial volume restoration and contouring: a Canadian overview

2012· article· en· W2085748536 sur OpenAlexaffabout
Channy Muhn

Notice bibliographique

RevueClinical Cosmetic and Investigational Dermatology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Rejuvenation and Surgery Techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesAllergan
Mots-clésContouringHyaluronic acidMedicineCosmetic TechniquesBiomedical engineeringVolume (thermodynamics)SurgeryComputer scienceAnatomyComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advancements, including more versatile facial fillers, refined injection techniques and the adoption of a global facial approach, have contributed to improved patient outcome and increased patient satisfaction. Nine Canadian specialists (eight dermatologists, one plastic surgeon) collaborated to develop an overview on volume restoration and contouring based on published literature and their collective clinical experience. The specialists concurred that optimal results in volume restoration and contouring depend on correcting deficiencies at various layers of the facial envelope. This includes creating a foundation for deep structural support in the supraperiosteal or submuscular plane; volume repletion of subcutaneous fat compartments; and the reestablishment of dermal and subdermal support to minimize cutaneous rhytids, grooves and furrows. It was also agreed that volume restoration and contouring using a global facial approach is essential to create a natural, youthful appearance in facial aesthetics. A comprehensive non-surgical approach should therefore incorporate combining fillers such as high-viscosity, low-molecular-weight hyaluronic acid (LMWHA) for structural support and hyaluronic acid (HA) for lines, grooves and furrows with neuromodulators, lasers and energy devices.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations74
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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