Changing trends in surgical hair restoration: Use of Google Trends and the ISHRS practice census survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hair loss affects most people at some point in their lifetime, causing anxiety and decreased self-esteem. There are multiple surgical and nonsurgical treatments available, with the surgical options having greater and longer-lasting effects. Such treatments have evolved over time with advances in technology and research, with numerous patients researching these treatments on Google. Many surgeons who provide these treatments belong to the International Society of Hair Restoration Surgeons (ISHRS). AIMS: To investigate trends in surgical hair restoration treatment from both the surgeon and patient perspectives. METHODS: Patient epidemiological and surgical data from the ISHRS were combined with search trend data from Google to analyze changing trends in surgical hair restoration treatment. RESULTS: Worldwide Internet searches for "hair transplant" have increased from 2004 to the present. Follicular unit excision (FUE) has supplanted follicular unit transplant (FUT) as the most popular hair transplant performed. Since 2004, there has been an increase in both nonsurgical and surgical female patients. Beard and eyebrow transplants have increased in popularity. Google searches follow this trend. Nonsurgical treatments such as platelet-rich plasma (PRP) are being searched more frequently. Hair restoration clinics and Google searches were affected adversely by the COVID-19 pandemic. CONCLUSION: Technological advances in available therapies, improvement in delivery systems, changes in hair fashion, and global events have direct impact on hair restoration treatments offered by physicians and researched by patients. It is in the best interest of all hair restoration providers to keep abreast of changing technologies and treatment trends to stay at the forefront of their profession.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».