Evaluation of physician volumetric accuracy during hyaluronic acid gel injections: An observational, proof‐of‐concept study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Findings indicate that standard injection techniques for hyaluronic acid (HA) soft tissue fillers result in considerable variations in the applied boluses. Furthermore, despite the knowledge that the varying biophysical properties of HA fillers (eg, G', cohesivity, viscoelasticity) can affect their ease of injection, the impact of device attributes on an injector's volumetric accuracy is currently unknown. OBJECTIVES: (a) Evaluate the ability of aesthetic physicians to accurately inject a specific amount of HA filler; (b) investigate the effect of physician experience on injection accuracy; and (c) investigate the impact of different HA gel properties on an injector's performance. METHODS: Thirteen physicians with aesthetic experience were recruited. Subjects were blindfolded and asked to deposit 0.2 cc of four HA fillers under two conditions: (a) onto a scale and (b) into a porcine membrane. The amount of gel deposited/injected was then measured. An accurate injection was defined as 0.2 cc ± 15%. RESULTS: Subjects were rarely able to dispense accurate amounts of injectate (42/208 injections or 20.19%) and often underestimated their injection quantities. Variations in the accuracy distributions between groups were observed. An injector's experience, the conditions under which injections were performed and the product choice were all variables found to affect the accuracy distributions. CONCLUSIONS: The findings of this study provide evidence that the use of visual and/or audible stimuli is necessary for dispensing accurate volumes. This has clinical implications for treatment efficacy and patient satisfaction during free hand injections. To ensure more accurate and reproducible results, the investigators propose a possible modification to the standard injection technique.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».