The Role of Clinical Examination in Midface Volume Correction Using Hyaluronic Acid Fillers: Should Patients Be Stratified by Skin Thickness?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Aesthetic physicians have several hundred injectable products to select from. Due to differences in their manufacturing technology, these products display varying biophysical qualities, such as their cohesivity and lift capacity. Currently, there is no guidance to objectively selecting the best product for a particular patient. Therefore, an algorithmic approach is required to take specific skin characteristics into consideration. Objectives To evaluate (1) whether subjects seeking injectable treatments for midfacial volume loss and/or contour deficiency can be stratified based on specific skin characteristics (eg, thickness, fat quantity, bony structure) and (2) whether particular hyaluronic acid fillers perform best when used in such particular strata. Methods This was a prospective, Phase IV, open-label, single-center clinical trial. Thirty female patients with midface/cheek volume loss and/or contour deficiency were recruited (mean age, 53.5 years; SD, 12.57; range, 35–75 years). Subjects were treated with either Restylane Lyft (HAL) or Restylane Volyme (HAV) and followed for 4 months post-injection. Treatment allocation was based on the treating physician’s clinical evaluation and compared with ultrasound evaluation. Ultrasound images were used to confirm stratification. Safety and efficacy assessments were performed at each study visit: baseline, week 2, week 4, week 8, and week 16. Subgroup analyses evaluated whether particular strata performed best when treated with specific products. Results The 2 investigative products varied in their efficacy, depending on the characteristics of the subject. Conclusions The use of a treatment algorithm may improve outcomes for patients seeking injectable treatments for midfacial volume loss and contour deficiencies. Level of Evidence: 2
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».