Single-Center, Double-Blind, Randomized Study to Evaluate the Efficacy of 4% Lidocaine Cream versus Vehicle Cream During Botulinum Toxin Type A Treatments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Botulinum toxin type A (BTX-A) injections are overwhelmingly safe and effective treatment in cosmetic treatment, but some patients are apprehensive about pain associated with injection. OBJECTIVE: To determine whether preprocedural application of lidocaine 4% topical anesthetic cream to the injection site will reduce pain on injection of BTX-A for the treatment of crow's feet. METHODS: Twenty-four participants receiving bilateral injections for crow's feet were enrolled. Subjects were randomized to one of four study groups. Prior to BTX-A injection, group 1 (n = 6) received lidocaine 4% cream on the right side of the face and vehicle cream on the left side of the face; group 2 (n = 6) received vehicle cream on the right side and lidocaine 4% on the left side; group 3 (n = 6) received lidocaine 4% on both sides; and group 4 (n = 6) received vehicle cream on both sides. RESULTS: We observed a statistically significant reduction in subject-reported procedural pain in participants pretreated with lidocaine 4% on both sides of the face compared with controls. CONCLUSION: Lidocaine 4% cream is effective in reducing the pain associated with BTX-A injection for crow's feet. We encourage further study to clarify the optimal use of topical anesthetics in the practice of cosmetic dermatology.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».