Retention Rates Among Patients Undergoing Multimodal Facial Rejuvenation Treatment Versus a Single Monotherapy in Cosmetic Dermatology Practices
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Facial aging is a multifactorial process. Accordingly, expert opinion has largely been unanimous in that multimodal treatment targeting various aspects of the aging face provides superior results. However, there is a lack of studies exploring patient response. OBJECTIVE: To compare patient retention between triple multimodal facial rejuvenation treatment (neuromodulator, filler, and energy-based therapy) and monotherapy (neuromodulator alone). METHODS: A retrospective, multicenter (the United States, Canada, and Germany) study was performed. Cases were retrieved from July 2015 to June 2016. The study compared patients who had undergone monotherapy (neuromodulator), combined multimodal treatment (neuromodulator, filler, and energy-based therapy on the same day), and sequential multimodal treatment (neuromodulator, filler, and energy-based therapy over a 1-year period). Retention rates were calculated. RESULTS: A total of 509 patients were included: monotherapy (300), sequential multimodal treatment (93), and combined multimodal treatment (116). Patient retention was significantly higher in the combined multimodal treatment group compared with the monotherapy and sequential multimodal treatment groups (p < .001). Subgroup analysis revealed similar trends at all sites. CONCLUSION: Based on retention rates, patients are more likely to return to the clinic when multiple treatment modalities are used during 1 encounter. These data further solidify the importance of multimodal therapy for both the provider and the patient.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».