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Enregistrement W2900883020 · doi:10.2147/ccid.s180904

A 10-point plan for avoiding hyaluronic acid dermal filler-related complications during facial aesthetic procedures and algorithms for management

2018· article· en· W2900883020 sur OpenAlexaff
Izolda Heydenrych, Krishan Mohan Kapoor, Koen De Boulle, Greg Goodman, Andrew J. Swift, Narendra Kumar, Ebad Ur Rahman

Notice bibliographique

RevueClinical Cosmetic and Investigational Dermatology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Rejuvenation and Surgery Techniques
Établissements canadiensCanadian Institute of Mining, Metallurgy and Petroleum
Organismes subventionnairesUniversiteit Stellenbosch
Mots-clésContext (archaeology)MedicineProduct (mathematics)DocumentationFiller (materials)Plan (archaeology)Operations managementRisk analysis (engineering)SurgeryAlgorithmComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent rapid growth in dermal filler use, in conjunction with inadequate product and injector control, has heralded a concerning increase in filler complications. The 10-point plan has been developed to minimize complications through careful preconsideration of causative factors, categorized as patient, product, and procedure related. Patient-related factors include history, which involves a preprocedural consultation with careful elucidation of skin conditions, systemic disease, medications, and previous cosmetic procedures. Other exclusion criteria include autoimmune diseases and multiple allergies. The temporal proximity of dental or routine medical procedures is discouraged. Insightful patient assessment, with the consideration of ethnicity, gender, and generational needs, is of paramount importance. Specified informed consent is vital due to the concerning increase in vascular complications, which carry the risk for skin compromise and loss of vision. Informed consent should be signed for both adverse events and their treatment. Product-related factors include reversibility, which is a powerful advantage when using hyaluronic acid (HA) products. Complications from nonreversible or minimally degradable products, especially when layered over vital structures, are more difficult to control. Product characteristics such as HA concentration and proprietary cross-linking should be understood in the context of ideal depth, placement, and expected duration. Product layering over late or minimally degradable fillers is discouraged, while layering of HA of over the same brand, or even across brands, seems to be feasible. Procedural factors such as photographic documentation, procedural planning, aseptic technique, and anatomical and technical knowledge are of pivotal importance. A final section is dedicated to algorithms and protocols for the management and treatment of complications such as hypersensitivity, vascular events, infection, and late-onset nodules. The 10-point plan is a systematic, effective strategy aimed at reducing the risk of dermal filler complications.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,007

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations120
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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