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Enregistrement W3125628418 · doi:10.1097/dss.0000000000002917

An Objective, Quantitative Assessment of Flexible Hyaluronic Acid Fillers in Lip and Perioral Enhancement

2021· article· en· W3125628418 sur OpenAlexaff
Andreas Nikolis, Vince Bertucci, Nowell Solish, Vanessa Lane, Alessandra Nogueira

Notice bibliographique

RevueDermatologic Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Rejuvenation and Surgery Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWrinkleHyaluronic acidLower lipUpper lipFiller (materials)DentistryOrthodonticsSurgeryMaterials scienceAnatomyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: HARK is an FDA-approved flexible filler designed for lips. OBJECTIVE: To quantitatively evaluate subject outcomes by measuring the change in lip texture, color (redness), lip fullness, and lip and perioral surface stretch (dynamic strain) after treatment. METHODS AND MATERIALS: In this 8-week open-label, Phase IV multicenter study, subjects were treated with HARK in the lips and HARR and/or HARD in perioral wrinkles and folds as add-on treatment. Assessments included 2D photographic analyses of lip texture and color, and 3D photographic assessments of lip enhancement and dynamic strain. RESULTS: HARK significantly improved lip texture (p ≤ .002), lip redness (p < .001), and added fullness to the lips (lip enhancement measurements; p < .001), at Week 8 after treatment. In addition, lower lip wrinkles were significantly reduced (p = .007) and there was a reduction in upper lip wrinkles (not statistically significant). Surface stretch (dynamic strain) in the lip and perioral region was significantly increased after treatment (p < .001). CONCLUSION: This analysis provides an objective measure of the beneficial effects of flexible hyaluronic acid fillers in lip augmentation and perioral enhancement and demonstrates a significantly improved lip texture, red color, and fullness. A significant increase in surface stretch (dynamic strain) is indicative of tissue expansion and improvement in lip smoothness.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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