Facial Soft Tissue Augmentation With Bellafill: A Review of 4 Years of Clinical Experience in 212 Patients
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Bellafill (Suneva Medical Inc) is a semipermanent injectable soft tissue filler composed of smooth and uniform polymethylmetacrylate (PMMA) microspheres suspended in a bovine collagen gel. It is a third generation PMMA filler, with more uniform shapes and sizes of the PMMA microspheres, which has been purported to decrease the incidence of granuloma formation. METHODS: We performed a retrospective review of our clinical experience from 2014 to 2017 with Bellafill as a soft tissue injectable filler in the following clinical scenarios: deep nasolabial folds, depressed facial acne scars, malar volume loss, temporal wasting, tear trough deformity, chin augmentation, angle of jaw augmentation, and lip augmentation. The primary outcome is the rate of adverse events, and the secondary outcome is subjective patient satisfaction. RESULTS: From 2014 to 2017, 842 syringes of Bellafill were administered to 212 patients, for a total of 417 procedures. Of the 417 procedures, 96 (23.0%) were for acne scars, 82 (19.7%) malar volume restorations, 65 (15.6%) nasolabial fold augmentations, 45 (10.8%) chin augmentations, 42 (10.1%) tear trough volume restorations, 28 (6.7%) temple volume restorations, 25 (6.0%) rhinoplasty touch-ups for small areas of nasal depression, 22 (5.3%) lip augmentations, and 12 (2.9%) jaw angle augmentations were performed. A range of 1 to 12 syringes were injected into each patient, over 1 to 3 sessions; 6 cases of adverse events occurred (1.4%). There were 4 cases of solitary nodules in the injection site, 1 case of lower eyelid oedema which persisted for 3 months and 1 case of lower lip oedema which resolved within hours. Patient satisfaction rates ranged from 83.3% for angle of jaw augmentation to 99.0% for improvement of acne scars. CONCLUSION: Bellafill is a safe and effective option for a semipermanent soft tissue filler, with high patient satisfaction and a good safety profile.
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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 | 0,001 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle