The role and clinical benefits of high‐intensity focused electromagnetic devices for non‐invasive lipolysis and beyond: A narrative review and position paper
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2018, the first device to use high-intensity focused electromagnetic (HIFEM) technology to non-invasively build muscle was brought to market. Even more recently, the first HIFEM and radiofrequency combination device designed to both build muscle and eliminate fat cells came into use (HIFEM+). In view of the increase in recently published original data pertaining to HIFEM, an advisory board recently convened to discuss the group's clinical experiences with this technology. AIM: Communicate an advisory group's recommendations for the current use of HIFEM+ technology for aesthetic indications. METHODS: An advisory board meeting to discuss challenges and opportunities for HIFEM devices in aesthetic medicine took place in November 2020, via remote conference. The expert advisory board consisted of a group of senior aesthetic physicians regularly treating patients with non-invasive body contouring devices. A narrative review of the literature and key recommendations from the meeting are presented herein. RESULTS: To date, the combined results of several clinical studies (including over 500 patients and 30 investigators) support that patients treated with HIFEM+ experience on average, 30% less fat, 25% more muscle, 19% reduction in abdominal separation and up to 5.9 cm reduction in waist circumference. Moreover, HIFEM+ induces a 30% increase in satellite cell content, which is similar to the 36% increase observed following twelve weeks of exercise. CONCLUSIONS: The advisory board unanimously agreed on several messages related to HIFEM technology, including that the pairing of HIFEM and radiofrequency (HIFEM+) enables a higher intensity of muscle stimulation and lipolysis, compared to HIFEM alone.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle