Subject and partner satisfaction with lip and perioral enhancement using flexible hyaluronic acid fillers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The injection of hyaluronic acid (HA) dermal fillers is a popular minimally invasive approach to improve lip volume and contour, and with improved techniques has gained popularity because full lips are often associated with beauty and youth. Patient satisfaction is a key driver for successful aesthetic procedures, influencing individual treatment plans and future recommendations. Objective To evaluate subject and partner satisfaction with the hyaluronic acid (HA) dermal filler HARK for lip enhancement at 8 weeks after the last treatment. Methods & materials Subjects in this open‐label study all received HARK in the lips, and an additional group also received HARR and/or HARD in nasolabial folds (NLFs) and marionette lines (MLs). Satisfaction was assessed at Weeks 4 and 8 after the last treatment using questionnaires (FACE‐Q™ [subjects] and KISSABILITY [subjects and partners]). Results Nineteen subjects received HARK only; 40 also received HARR and/or HARD. Subjects reported a high level of satisfaction with their lips following treatment. Increases from baseline in the mean total satisfaction score were statistically significant at Weeks 4 and 8 (P ≤ .001). Most subjects (≥89%) reported satisfaction on all FACE‐Q questions at Week 8. Both subjects and partners were satisfied with the kissability, appearance, and natural look and feel of the post‐treatment results. Conclusion This study demonstrated that HARK resulted in lip enhancement with high levels of subject and partner satisfaction, when used alone or in combination with HARR/ HARD in NLFs and MLs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 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 ».