Hyaluronic acid soft tissue filler delayed inflammatory reaction following COVID‐19 vaccination – A case report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of hyaluronic acid soft tissue fillers in aesthetic medicine exploded in recent years for many reasons, including being relatively safe. Incidence of delayed inflammatory reactions (DIRs) to hyaluronic acid soft tissue fillers range between 0.3% and 4.25%. These reactions are mediated by T-lymphocytes and can be triggered by flu-like illnesses, including SARS-CoV-2 infection. Vaccination may also induce hypersensitivity. AIM: In this case report, we present two cases of delayed reaction after hyaluronic acid soft tissue filler treatment of the tear trough area and following mRNA vaccination against SARS-Cov-2, also known as COVID-19, months later. PATIENTS: A 39-year old female who previously had her tear trough area treated with hyaluronic acid soft tissue filler developed swelling days after getting the mRNA Pfizer-BioNTech COVID-19 vaccine. Another patient, a 61-year-olf female, developed intermittent facial swelling in areas previously treated with hyaluronic acid soft tissue fillers days after receiving her first dose of the mRNA Pfizer-BioNTech COVID-19 vaccine. RESULTS: As demonstrated in our case report, vaccination against COVID-19 may induce DIRs in patients who previously had hyaluronic soft tissue fillers. CONCLUSION: Delayed inflammatory reactions to hyaluronic acid soft tissue fillers are uncommon and usually self-limited, with frequent spontaneous resolution. However, considering the ongoing pandemic and the worldwide demand for vaccines against COVID-19, the aesthetic providers should be conscious of the risks posed by the interaction of such vaccines in patients who previously had or seeking hyaluronic acid soft tissue filler injections.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».