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Enregistrement W2959739125 · doi:10.1097/prs.0000000000005607

Effective Rejuvenation with Hyaluronic Acid Fillers: Current Advanced Concepts

2019· article· en· W2959739125 sur OpenAlex
Daniel McKee, Kent Remington, Arthur Swift, Val Lambros, Jody Comstock, Donald H. Lalonde

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Rejuvenation and Surgery Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyaluronic acidFacial rejuvenationRejuvenationContouringComputer scienceFiller (materials)Process (computing)Biomedical engineeringMedicineSurgeryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LEARNING OBJECTIVES: After studying this article, the participant should be able to: 1. Process several patient-specific factors before reaching an optimal treatment strategy with appreciation for facial balance. 2. Define the advantages and disadvantages of various hyaluronic acid preparations and delivery techniques, to achieve a specific goal. 3. Perform advanced facial rejuvenation techniques adapted to each facial zone, combining safety considerations. 4. Prevent and treat complications caused by inadvertent intraarterial injections of hyaluronic acid. SUMMARY: The growing sophistication and diversity of modern hyaluronic acid fillers combined with an increased understanding of various delivery techniques has allowed injectable filler rejuvenation to become a customizable instrument offering a variety of different ways to improve the face: volume restoration, contouring, balancing, and feature positioning/shaping-beyond simply fading skin creases. As more advanced applications for hyaluronic acid facial rejuvenation are incorporated into practice, an increased understanding of injection anatomy is important to optimize patient safety.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,263 · 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