Idiopathic facial lipoatrophy in a healthy middle-aged woman: A case report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Facial lipoatrophy is a rare condition described by the disappearance of facial subcutaneous fat. The etiology of lipoatrophy can be congenital, or acquired including traumatic, iatrogenic or idiopathic. Idiopathic facial lipoatrophy has only been previously identified in three case reports, among which, the patient demographics vary considerably. Two of these case reports have identified a role for autologous fat transfer as a means of treatment. This case differs from those in the literature in patient demographics and severity of the facial lipoatrophy. The aim of the current report is to present a rare case of idiopathic facial lipoatrophy, and to assess the use of autologous fat transfer as a treatment modality. CASE PRESENTATION: We present a case of a 40-year old woman from Nova Scotia, Canada who presented with asymptomatic idiopathic facial lipoatrophy. The patient was otherwise healthy, taking no medications with no trauma or surgery in the region affected. Investigations, including a full autoimmune workup, were unremarkable. The facial lipoatrophy was considerably disfiguring and was assessed as a Grade 4 on the facial lipoatrophy scale. The patient was treated over the course of 2 years with two autologous fat transfers. CONCLUSIONS: Achieving resolution of idiopathic lipoatrophy is important to patients because it can manifest in a disfiguring form and have negative effects on quality of life. The current study reports a treatment of idiopathic lipoatrophy that achieved results acceptable to the patient.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».