Evolution of Facial Aesthetic Treatment Over Five or More Years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little information exists on how facial aesthetic treatments are incorporated into aesthetic regimens. OBJECTIVE: Assess the evolution of facial aesthetic treatments in patients receiving long-term continuous onabotulinumtoxinA treatment. METHODS: This international retrospective chart review included patients with ≥5 years of continuous onabotulinumtoxinA treatments including ≥1 glabellar lines treatment/year. Charts were reviewed for facial areas treated, number of treatments, doses/treatment visit, concomitant aesthetic procedures, and onabotulinumtoxinA-related adverse events. RESULTS: Data were collected from 5,112 onabotulinumtoxinA treatment sessions for 194 patients over an average of 9.1 years. Dosing was relatively stable over time; however, interinjection intervals increased. Glabellar lines' treatment temporally preceded crow's feet lines and forehead lines' treatment. A majority of patients (85%) also received treatment with fillers. Cumulative increases in onabotulinumtoxinA treatments occurred over time and by facial area corresponding with increases in treatments with injectable fillers, energy-based devices, and prescription topical creams. The longer the patients were treated, the younger they perceived themselves to look. Rates of adverse events were low. CONCLUSION: OnabotulinumtoxinA treatment evolved over time, coinciding with growth of the facial aesthetics market. Additional treatment modalities were added as complements to onabotulinumtoxinA. Long-term continuous onabotulinumtoxinA injections are an important component of contemporary facial aesthetic treatment regimens.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».