Safety and Efficacy of Nonanimal Stabilized Hyaluronic Acid for Improvement of Mouth Corners
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Esthetic concern with downturned mouth corners ("mouth frown") is increasing in the aging baby-boomer generation. A new technique to offer structural support using the recently approved filler nonanimal stabilized hyaluronic acid (NASHA; Restylane, Q-med Inc., Uppsala, Sweden) is described. METHOD: Fifteen women with prominent downturned mouth corners met the inclusion criteria for the study. All were photographed before and at 1 week, 3 months, 4.5 months, and 6 months after treatment using a standardized clinical photographic system. NASHA was injected using a standardized technique with nerve block anesthesia to ensure patient comfort. RESULTS: All 15 women noted swelling, redness, and some local discomfort for several days after the injection. All noted an improvement in the downward angulation of their mouth corners at the first post-treatment visit, with at least partial improvement maintained through the 6-month post-treatment follow-up visit. CONCLUSIONS: NASHA injection to support the age-related downturn of lateral lip corners was effective, safe, and well tolerated in a small prospective study of middle-aged female subjects. Esthetic satisfaction was greatest in the first 3 months post-treatment, but 40% of subjects still noted improvement at the 6-month follow-up visit.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».