High-Dose Neuromodulators: A Roundtable on Making Sense of the Data in Real-World Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For aesthetic treatment with botulinum neurotoxin type A (BoNTA), interest in maximizing treatment duration and efficacy has prompted study of doses higher than those used in registration studies. As data emerge, it is important that physicians understand how to apply study findings to their own practice so that patient demand is satisfied. OBJECTIVES: To bring together leading experts in neuromodulators for a roundtable discussion on the implications of high-dose BoNTA studies for patient care. METHODS: The authors reviewed and discussed recent data from high-dose BoNTA studies for abobotulinum toxin A, incobotulinum toxin A, and Oonobotulinumtoxin A. RESULTS: Discussion focused on the challenges of data interpretation and extrapolation of study findings for real-world patient care. The authors participated in a candid discussion of whether the observed improvements in treatment duration and patient satisfaction warrant treatment with high-dose regimens delivered as high-concentration injections. Safety was also discussed, as well as economic considerations for both practices and patients. Of note, for BoNTA products, the registration dose, when administered in a smaller total volume, appears to give rise to more durable results than those observed in pivotal trials, implicating product concentration as an important consideration. Importantly, at higher doses, extended duration of effect does not appear to be at the expense of natural-looking results. CONCLUSIONS: While the authors provide considerations for the development of individual clinical practice, there is no one-size-fits-all recommendation. It may be that "high-dose" BoNTA is in reality the optimal dose; however, important economic considerations may prevent rapid uptake for all patients.
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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 | 0,484 | 0,581 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,026 |
| Communication savante | 0,043 | 0,070 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,053 | 0,087 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
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 ».