Efficacy and safety of ATX‐101 as a treatment for submental fullness: A retrospective analysis of two aesthetic practices
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Submental fullness (SMF) is a common cosmetic concern that can have negative impact on one's self-esteem. ATX-101 has shown promise as a minimally invasive treatment for SMF correction in clinical trials. AIMS: To assess the safety and efficacy of ATX-101 for SMF correction. PATIENTS/METHODS: This was a retrospective review of 90 patients from two aesthetic practices who received ATX-101 injections for SMF (January 2016-August 2017). There were no exclusion criteria. Initial SMF severity was assigned using standardized photographs and a validated 5-point scale. Eighty one patients subsequently answered questionnaires regarding improvement, satisfaction, and adverse effects. Degree of SMF correction was also evaluated by the investigator and a blinded reviewer. RESULTS: Eighty one patients (mean initial submental fullness severity 1.6) received a mean of 1.84 ATX-101 treatment sessions using a median of 2.0 vials per treatment (mean 3.02, range 1-9). Mean Physician Global Aesthetic Improvement Scale scores were 2.73 and 2.25, after the first and second treatments, respectively (P = .04). Mean Subject Goal Aesthetic Improvement Scale scores were 2.7 and 2.25 after the first and second treatments, respectively (P = .01). Sixty-seven percentage of patients were "somewhat" or "very" satisfied. Adverse events were transient and limited to the treatment area. CONCLUSION: Patients achieved progressive improvement in SMF after the 1st and 2nd treatments, as judged by patients themselves, investigators, and blinded evaluators. These results of SMF correction suggest that significant benefit can be obtained with proper dosing at the initial visit. These data support the efficacy and safety profile of ATX-101 use for SMF correction.
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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 | 0,000 |
| 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 ».