Hyaluronic acid fillers with cohesive polydensified matrix for soft-tissue augmentation and rejuvenation: a literature review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cohesive monophasic polydensified fillers show unique viscoelastic properties and variable density of hyaluronic acid, allowing for a homogeneous tissue integration and distribution of the material. OBJECTIVE: The aim of this paper was to review the clinical data regarding the performance, tolerability, and safety of the Belotero(®) fillers for soft-tissue augmentation and rejuvenation. METHODS: A literature search was performed up until May 31, 2015 to identify all relevant articles on Belotero(®) fillers (Basic/Balance, Hydro, Soft, Intense, Volume) and equivalent products (Esthélis(®), Mesolis(®), Fortélis(®), Modélis(®)). RESULTS: This comprehensive review included 26 papers. Findings from three randomized controlled trials showed a greater reduction in nasolabial fold severity with Belotero(®) Basic/Balance than with collagen (at 8, 12, 16, and 24 weeks, n=118) and Restylane(®) (at 4 weeks, n=40), and higher patient satisfaction with Belotero(®) Intense than with Perlane(®) (at 2 weeks, n=20). With Belotero(®) Basic/Balance, an improvement of at least 1 point on the severity scale can be expected in ~80% of patients 1-6 months after injection, with an effect still visible at 8-12 months. Positive findings were also reported with Belotero(®) Volume (no reduction in hyaluronic acid volume at 12 months, as demonstrated by magnetic resonance imaging), Soft (improvement in the esthetic outcomes when used in a sequential approach), and Hydro (improvement in skin appearance in all patients). The most common adverse effects were mild-to-moderate erythema, edema, and hematoma, most of which were temporary. There were no reports of Tyndall effect, nodules, granulomas, or tissue necrosis. CONCLUSION: Clinical evidence indicates sustainable esthetic effects, good safety profile, and long-term tolerability of the Belotero(®) fillers, particularly Belotero(®) Basic/Balance and Intense.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».