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Enregistrement W4254160469 · doi:10.1097/prs.0b013e318230c939

Face Lift

2011· article· en· W4254160469 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Rejuvenation and Surgery Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLift (data mining)Face (sociological concept)RhytidoplastySurgeryPhysical medicine and rehabilitationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LEARNING OBJECTIVES: After reading this article, the participant should be able to: 1. Identify and describe the anatomy of and changes to the aging face, including changes in bone mass and structure and changes to the skin, tissue, and muscles. 2. Assess each individual's unique anatomy before embarking on face-lift surgery and incorporate various surgical techniques, including fat grafting and other corrective procedures in addition to shifting existing fat to a higher position on the face, into discussions with patients. 3. Identify risk factors and potential complications in prospective patients. 4. Describe the benefits and risks of various techniques. SUMMARY: The ability to surgically rejuvenate the aging face has progressed in parallel with plastic surgeons' understanding of facial anatomy. In turn, a more clear explanation now exists for the visible changes seen in the aging face. This article and its associated video content review the current understanding of facial anatomy as it relates to facial aging. The standard face-lift techniques are explained and their various features, both good and bad, are reviewed. The objective is for surgeons to make a better aesthetic diagnosis before embarking on face-lift surgery, and to have the ability to use the appropriate technique depending on the clinical situation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle