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Enregistrement W2623483965 · doi:10.1097/dss.0000000000001134

Cryolipolysis for Reduction of Arm Fat: Safety and Efficacy of a Prototype CoolCup Applicator With Flat Contour

2017· article· en· W2623483965 sur OpenAlexaff
Jean Carruthers, Shannon Humphrey, Jason K. Rivers

Notice bibliographique

RevueDermatologic Surgery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Contouring and Surgery
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUltrasoundReduction (mathematics)Adverse effectSurgeryNuclear medicineRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cryolipolysis of the arms has been shown to be an effective but somewhat time-consuming process. OBJECTIVE: The study evaluated safety and efficacy of a contoured cup cryolipolysis applicator for reduction of arm fat. The prototype was designed to maximize tissue contact with the cooling surface to improve comfort, while reducing treatment time by 25 minutes. MATERIALS AND METHODS: Both arms were treated using a prototype device that delivered treatment in 35 minutes at -11°C. Photographic and ultrasound documentation was captured at baseline and 12 weeks post-treatment. Efficacy was assessed by photo review and measurement of fat reduction in ultrasound images. Immediately after 1, 4, and 12 weeks post-treatment, clinical assessments were performed to evaluate treatment areas and sensory alterations. RESULTS: Thirty women were enrolled and completed treatments to both arms. Ultrasound measurements found mean fat layer reduction of 3.2 mm with an SD of 2.7 mm. Blinded independent photo review found 85.2% correct identification of baseline photographs by at least 2/3 of reviewers. There were no unanticipated adverse device effects. Four study subjects experienced numbness in the treatment area beyond the 12-week visit that subsequently resolved without intervention. CONCLUSION: These data suggest that the CoolCup prototype applicator provides rapid, safe, and effective arm treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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