Forehead Reduction: A Systematic Review and Meta-Analysis of Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Forehead reduction, or hairline lowering surgery, is becoming more popular as a cosmetic procedure for patients with disproportionately large foreheads. A large forehead can make a patient appear older, be masculinizing, and less attractive. Objective: To quantify reported outcomes in patients undergoing forehead reduction. Methods: We performed a systematic review and meta-analysis of adults undergoing forehead reduction. A review protocol was published in PROSPERO (CRD42020183366). A research librarian created search strategies in multiple databases. Abstracts and full texts were reviewed in duplicate. The Newcastle-Ottawa scale and Cochrane Collaboration Risk of Bias tool were used. Random effects meta-analyses were performed. The primary outcome was amount of reduction. Other extracted data included study type, location, sample size, scalp fixation method, incision, complications, follow-up time, percentage female, and age. Results: Our search strategy found 376 unique citations, and 8 studies were included. All eight were retrospective cohort studies, comprising 882 patients (range 5–525). Study quality was high, and risk of bias ranged from unclear to high. Four studies were included for meta-analysis, totaling 801 patients. Mean amount of reduction was 1.6 cm (95% confidence interval: 1.4–1.8). Complications included temporary and permanent alopecia, unacceptable scarring, persistent paresthesia, and hematoma. The pooled complication rate was 1% or less. Conclusion: Forehead reduction is associated with a low complication rate (<1%), and a mean lowering of 1.6 cm is reported. Future studies should report mean and standard deviation of reduction, and should follow patients for at least 12 months.
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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 | 0,017 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».