Global Approaches to the Prevention and Management of Delayed-onset Adverse Reactions with Hyaluronic Acid-based Fillers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delayed-onset adverse reactions to hyaluronic acid (HA) fillers are uncommon but have received increased attention, particularly with regard to late-onset nodules. Globally, there is a need for comprehensive prevention and management strategies. METHODS: Experts with clinical practices in diverse regions of the world and extensive experience in managing complications related to HA fillers convened to propose and evaluate approaches to prevent delayed-onset adverse reactions after HA filler administration and manage late-onset nodules. RESULTS: The expert panel agreed to define delayed-onset adverse reactions as those presenting more than 4 weeks posttreatment, with swelling, induration, and nodulation being the most common clinical signs. The panel recommended 5 general key approaches for the prevention of delayed-onset reactions (patient selection, anatomic location of injection/product selection, aseptic technique, injection procedure/filler, and posttreatment care). Strategies recommended for managing late-onset nodules included oral antibiotics, oral steroids, nonsteroidal anti-inflammatory drugs if needed, hyaluronidase for noninflammatory nodules (recognizing the limitations and regional availability of this treatment), intralesional antibiotics, intralesional immunosuppressive drugs such as steroids and fluorouracil, and surgical excision as a last resort. The panel noted that late-onset nodules may vary in both clinical presentation and etiology, making them challenging to address or prevent, and stressed individualized treatment based on clinical presentation. Regional differences in aseptic protocols, antibiotic selection, and steroid formulations were described. CONCLUSION: Insights from global experts on approaches to prevent and manage delayed-onset adverse reactions following HA filler administration, including late-onset nodules, support clinicians worldwide in optimizing patient outcomes and 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.
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 | 0,027 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».