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Enregistrement W3112591201 · doi:10.12968/joan.2020.9.10.414

The uses of botulinum toxin A in facial aesthetics

2020· article· en· W3112591201 sur OpenAlexaff
Gemma Fromage

Notice bibliographique

RevueJournal of Aesthetic Nursing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensSKiN Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBotulinum toxinForeheadGlabellaMedicineFacial musclesFacial rejuvenationHyperhidrosisAnatomySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The demand for non-surgical facial rejuvenation procedures is rising, and they are more popular than ever, with the aesthetic uses of botulinum toxin dramatically changing the landscape of facial rejuvenation. Botulinum toxin is a neurotoxin that works within cholinergic synapses present at neuromuscular endplates, preventing the transmission of neurotransmitters, such as acetylcholine, from nerves to muscles. This interference with nerve impulses leads to the muscles being temporarily weakened (paralysis). Botulinum toxin A was approved by the US Food and Drug Administration (FDA) for use in the glabella in 2002, followed by crow's feet in 2013 and then the forehead in 2017, with other aesthetic uses being classed as off-license. Botulinum toxin A yields good results in carefully selected patients, and a thorough consultation should always take place. Consultations should include management of expectations and the explanation that botulinum toxin A works on dynamic lines, rather than static lines. Treatment areas can be split into the upper face (glabellar, transverse forehead lines and lateral orbicularis oculi); mid face (bunny lines and perioral vertical lip lines); and lower face (masseter hypertrophy, mentalis, platysmal bands and gummy smile). Each patient should be assessed individually to determine individual anatomy, including the size, strength and location of muscles, with doses being adjusted accordingly.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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