A randomized, split‐face, double‐blind, comparative study of the safety and efficacy of small‐ and large‐particle hyaluronic acid fillers for the treatment of nasolabial folds
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Injections of hyaluronic acid (HA) for tissue augmentation are one of the most common aesthetic treatments performed worldwide. However, few studies have compared the safety and efficacy of small- and large-particle HA (SP-HA; LP-HA). AIM: To assess and compare the safety and efficacy of SP-HA and LP-HA for the correction of nasolabial folds (NLFs). METHODS: A prospective, split-face, triple-blind study design was used. Ten female subjects were recruited. Patients underwent treatment at baseline, an optional touch up at Week 2, and a follow-up visit at Week 4. At weeks 2 and 4, a blinded reviewer assessed the patients using the Global Aesthetic Improvement Scale (GAIS) and Wrinkle Severity Rating Scale (WSRS); and subjects completed the Patient Satisfaction Questionnaire (PSQ). At all visits, 3-dimensional imagery and ultrasonography of patients' NLFs were captured. Adverse events (AEs) were evaluated by the Investigator and recorded by subjects in diaries. RESULTS: The GAIS response rate, defined as ≥ "improved" from baseline, was between 90 (2 weeks) and 100% (1 month) for SP-HA and was 100% for LP-HA, at both visits. Paired-samples t tests revealed significant differences in the change in WSRS scores between groups, at both visits (P < .01). Differences in the clinical effect and lifting capacity of both products were observed in 3-dimensional imagery and ultrasonography. Treatment volumes varied, with 61.32% more SP-HA being required than LP-HA for achieving a ≥ one-grade WSRS improvement. There were no severe AEs throughout the trial, nor AEs related to the investigational device. CONCLUSIONS: LP-HA demonstrates better efficacy for correcting bony resorption in the nasal pyriform region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».