Comparison of self‐reported signs of facial ageing among Caucasian women in Australia versus those in the <scp>USA</scp>, the <scp>UK</scp> and Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Australians are more exposed to higher solar UV radiation levels that accelerate signs of facial ageing than individuals who live in temperate northern countries. The severity and course of self-reported facial ageing among fair-skinned Australian women were compared with those living in Canada, the UK and the USA. METHODS: Women voluntarily recruited into a proprietary opt-in survey panel completed an internet-based questionnaire about their facial ageing. Participants aged 18-75 years compared their features against photonumeric rating scales depicting degrees of severity for forehead, crow's feet and glabellar lines, tear troughs, midface volume loss, nasolabial folds, oral commissures and perioral lines. Data from Caucasian and Asian women with Fitzpatrick skin types I-III were analysed by linear regression for the impact of country (Australia versus Canada, the UK and the USA) on ageing severity for each feature, after controlling for age and race. RESULTS: Among 1472 women, Australians reported higher rates of change and significantly more severe facial lines (P ≤ 0.040) and volume-related features like tear troughs and nasolabial folds (P ≤ 0.03) than women from the other countries. More Australians also reported moderate to severe ageing for all features one to two decades earlier than US women. CONCLUSIONS: Australian women reported more severe signs of facial ageing sooner than other women and volume-related changes up to 20 years earlier than those in the USA, which may suggest that environmental factors also impact volume-related ageing. These findings have implications for managing their facial aesthetic concerns.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».