Characterizing the lateral slope of the aging female eyebrow
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ideal eyebrow aesthetics give a framework for brow rejuvenation and surgical procedures do not always provide satisfying results. Previous studies have shown elevation of the medial brow with aging; however, they failed to characterize overall shape changes. OBJECTIVE: To characterize changes in eyebrow slope with increasing age to better direct brow rejuvenation. METHODS: From standardized anteroposterior facial photographs of 100 women 20 to 80 years of age, eyebrow height was measured at the medial limbus and arch apex from a mid-pupillary horizontal. The slope of the eyebrow was calculated. Using group analysis, mean height and slope were compared using the Mann-Whitney U test. Regression analysis was used to determine the relationship between slope and age. RESULTS: Mean slope significantly decreased from 20 to 29 years of age to 40 to 49 years of age (0.22 versus 0.12; P=0.03), and then increased between 40 and 49 years of age and ≥60 years of age (0.12 versus 0.21; P=0.05). Medial height did not change significantly, and arch apex significantly decreased between 20 and 29 years of age and 40 and 49 years of age. Regression analysis showed a quadratic relationship between age and slope, with the decrease in slope until the fifth decade of life being directly related to increasing age. After this, age was not a significant contributor to slope changes. CONCLUSIONS: With increasing age, the slope of the eyebrow decreases until the fifth decade dependent on age. After the fifth decade, age no longer plays a significant role. Therefore, choice of brow lift technique should be carefully selected.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».