A personalized nutrition plan based on genetic profile improves outcomes of facial regeneration with Platelet-Rich Fibrin liquid matrices
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The importance of nutrition in the prevention of skin aging has been shown by large observational studies.However, there are no studies assessing dietary changes as adjunct procedures to aesthetic interventions.The objective of this study was to assess whether a personalized nutritional plan conveys additional benefits to plateletrich fibrin (PRF) facial regeneration.Methods: Forty-seven healthy women (mean age 52.5 years old, SD = 7.7) were offered minimally invasive facial regeneration with the use of PRF liquid matrices, as well as a personalized nutritional plan.The nutritional plan was informed by a nutrigenetic test based on 128 polymorphisms.Horizontal forehead lines, zygomatic wrinkles or midcheek furrows, nasolabial folds, perioral expression wrinkles, and marionette line were assessed separately with the use of the Facial Wrinkles Assessment Scale (FWAS).Results: The total FWAS score change was statistically significantly better in women who reported an at least partial adaptation of nutritional recommendations for at least three months (Z = 2.4, P = 0.008). Conclusion: Personalized nutritional recommendations based on individual needs as well as generally accepted dietary guidelines can improve treatment outcomes of minimally invasive facial skin aesthetics interventions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».