The six different injection techniques for the temple relevant for soft tissue filler augmentation procedures – Clinical anatomy and danger zones
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The most promising facial region for inducing pan-facial effects is the temporal region. The temple displays signs of facial aging itself which include temporal volume loss and increased visibility of the temporal crest, the temporal vasculature, the lateral orbital rim, and the upper zygomatic arch. The objective of this article is to provide a detailed review of temple anatomy pertaining to routinely performed temporal injection techniques, their expected esthetic outcomes as well as the intendant advantages, disadvantages, and procedure pearls. MATERIALS AND METHODS: This narrative review is based on the clinical experience of the authors treating the temporal region for esthetic purposes. The postulated outcome of each technique was observed during the routine clinical practice of the authors. RESULTS: The temporal region is based on a bony platform consisting of the parietal, frontal, sphenoid, and temporal bones. The overlying soft tissues are arranged in layers which contain the temporal neurovascular structures. The temporal soft tissues consist of 10 parallel layers which vary in their thickness depending on age-related influences. Six different techniques will be addressed, which include subdermal and interfascial techniques for volumizing, low and high supraperiosteal techniques for volumizing, and supraauricular and temporal lifting techniques. CONCLUSION: This narrative provides a detailed anatomic overview of the temporal region and describes each commonly performed injection technique with respect to anatomy, esthetic outcome, as well as potential pearls and pitfalls. It is hoped that the description contained herein may guide esthetic practitioners toward safer and more natural outcomes when treating the face.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».