The mobility of the superficial and deep midfacial fat compartments: An ultrasound‐based investigation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding the mobility of the midface and the separate contributions of the superficial and deep fat compartments is essential for natural esthetic outcomes following soft tissue filler or fat grafting procedures. A study was designed that used ultrasound imaging to demonstrate in vivo visualization and quantification of distances and movements in the midface. METHODS: ) were scanned using 18 MHz ultrasound imaging. Distances between bony landmarks (inferior orbital rim, infraorbital foramen) were used as markers to measure the cranial movement of the superficial (superficial nasolabial and superficial medial cheek fat compartment) and the deep (deep pyriform space, deep medial check fat compartment, deep lateral cheek fat compartment) midfacial fat compartments between resting and smiling facial position. RESULTS: The superficial midfacial fat compartment moved, on average, 3.7 mm (p < 0.001) cranially, whereas the deep midfacial fat compartments moved, on average, 0.1 mm (p > 0.05) during smiling. No gender differences in mobility were identified (p > 0.05). CONCLUSION: The results obtained are in line with previous cadaveric investigations and revealed, in a highly statistically significant fashion, that the superficial midfacial fat compartments move in cranial direction whereas the deep fat compartment did not display similar positional changes. These results help to guide facial injectable treatments and to understand why, in the midface, a deep supraperiosteal approach should be favored when augmenting the deep midfacial fat compartments.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».