Comparison of Single- Versus Dual-Vector Technique Using Facial Suspension Threads: A Cadaveric Study Using Skin Vector Displacement Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Facial suspension threads have been successfully used for facial soft-tissue repositioning. When using facial suspension threads, it is unclear which technique and/or material has the greatest lifting effect for the middle and lower face or which technique/material best reduces the appearance of the jowls. MATERIAL AND METHODS: Three female and 2 male cephalic specimens of Caucasian ethnicity (65.2 ± 8.3 years; 20.72 ± 2.6 kg/m) were analyzed in an upright secured position. Polydioxanone and polycaprolactone bidirectional barbed facial suspension threads were introduced by an 18 G, 100 mm cannula. The single-vector technique aimed toward the labiomandibular sulcus, and the dual-vector technique aimed toward the labiomandibular sulcus and the mandibular angle. Computation of vertical lifting, horizontal lifting, and volume reduction at the jowls and along the jawline were calculated using 3D imaging. RESULTS: The dual-vector technique effected a greater vertical lifting effect (4.45 ± 2.78 mm vs 2.99 ± 2.23 mm) but a reduced horizontal lifting effect (0.33 ± 1.34 mm vs 0.49 ± 1.32 mm). The dual-vector technique effected less volume reduction at the jowls 0.32 ± 0.24 cc versus 0.41 ± 0.46 cc and less volume reduction along the jawline 0.46 ± 0.48 cc versus 0.87 ± 0.53 cc (dual-vector vs single-vector). CONCLUSION: This study provides evidence resulting from cadaveric observations for the overall nonsuperiority of the dual-vector technique compared with the single-vector technique.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».