Signs of Facial Aging in Men in a Diverse, Multinational Study: Timing and Preventive Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Men are a growing patient population in aesthetic medicine and are increasingly seeking minimally invasive cosmetic procedures. OBJECTIVE: To examine differences in the timing of facial aging and in the prevalence of preventive facial aging behaviors in men by race/ethnicity. METHODS: Men aged 18 to 75 years in the United States, Canada, United Kingdom, and Australia rated their features using photonumeric rating scales for 10 facial aging characteristics. Impact of race/ethnicity (Caucasian, black, Asian, Hispanic) on severity of each feature was assessed. Subjects also reported the frequency of dermatologic facial product use. RESULTS: The study included 819 men. Glabellar lines, crow's feet lines, and nasolabial folds showed the greatest change with age. Caucasian men reported more severe signs of aging and earlier onset, by 10 to 20 years, compared with Asian, Hispanic, and, particularly, black men. In all racial/ethnic groups, most men did not regularly engage in basic, antiaging preventive behaviors, such as use of sunscreen. CONCLUSION: Findings from this study conducted in a globally diverse sample may guide clinical discussions with men about the prevention and treatment of signs of facial aging, to help men of all races/ethnicities achieve their desired aesthetic outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».