Efficacy and Safety of a New Resilient Hyaluronic Acid Filler in the Correction of Moderate-to-Severe Dynamic Perioral Rhytides: A 52-Week Prospective, Multicenter, Controlled, Randomized, Evaluator-Blinded Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND The perioral region is highly mobile and subject to multifactorial changes during aging. Resilient Hyaluronic Acid Redensity (RHAR), an RHA filler, was developed with the aim of optimizing outcomes in dynamic facial areas. OBJECTIVE This randomized, blinded, multicenter clinical study aimed to demonstrate superiority of RHAR over no-treatment control for correction of moderate-to-severe dynamic perioral rhytides. MATERIALS AND METHODS Blinded live evaluator assessments of efficacy included improvement in perioral rhytides severity using a proprietary scale (Perioral Rhytids Severity Rating Scale [PR-SRS]) and the Global Aesthetic Improvement Scale. Subjects self-assessed their results with FACE-Q, a validated patient-reported outcome measure, and satisfaction scales. Safety was monitored throughout the study based on common treatment responses (CTRs) and adverse events (AEs). RESULTS The primary efficacy end point was achieved, with the treatment group showing statistically significant superiority over the control group at Week 8 (80.7% vs 7.8% responder rate by PR-SRS, p < .0001). Most patients (66%) were still responders at Week 52 (study completion). Most AEs were CTRs after perioral injection of a dermal filler, and none was a clinically significant treatment-related AE. CONCLUSION Resilient Hyaluronic Acid Redensity is effective and safe for the correction of dynamic perioral rhytides in all Fitzpatrick phototypes, with marked durability.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».