Differences in Temporal Volume between Males and Females and the Influence of Age and BMI: A Cross-Sectional CT-Imaging Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The temple has been identified as one of the most compelling facial regions in which to seek aesthetic improvement—both locally and in the entire face—when injecting soft tissue fillers. Objective The objective of this study is to identify influences of age, gender, and body mass index (BMI) on temporal parameters to better understand clinical observations and to identify optimal treatment strategies for treating temporal hollowing. Methods The sample consisted of 28 male and 30 female individuals with a median age of 53 (34) years and a median BMI of 27.00 (6.94) kg/m2. The surface area of temporal skin, the surface area of temporal bones, and the temporal soft tissue volume were measured utilizing postprocessed computed tomography (CT) images via the Hausdorff minimal distance algorithm. Differences between the investigated participants related to age, BMI, and gender were calculated. Results Median skin surface area was greater in males compared with females 5,100.5 (708) mm2 versus 4,208.5 (893) mm2 (p < 0.001) as was the median bone surface area 5,329 (690) mm2 versus 4,477 (888) mm2 (p < 0.001). Males had on average 11.04 mL greater temporal soft tissue volume compared with age and BMI-matched females with p < 0.001. Comparing the volume between premenopausal versus postmenopausal females, the median temporal soft tissue volume was 46.63 mL (11.94) versus 40.32 mL (5.69) (p = 0.014). Conclusion The results of this cross-sectional CT imaging study confirmed previous clinical and anatomical observations and added numerical evidence to those observations for a better clinical integration of the data.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».