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Enregistrement W4294844995 · doi:10.46875/jmd.v10i3.540

Tratamento estético skinbooster

2022· article· pt· W4294844995 sur OpenAlexaff
Danuze Camila Peixoto Machado

Notice bibliographique

RevueJournal of Multidisciplinary Dentistry · 2022
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueSkin Protection and Aging
Établissements canadiensSKiN Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O envelhecimento da pele é um processo fisiológico que afeta toda a estrutura da pele. Para isso é realizado um tratamento com ácido hialurônico, chamado intradérmico skinbooster que, através de suas propriedades hidrofílicas, melhora a luminosidade, tugor, hidratação, rugas, finura e textura da pele facial, resultando no atraso e na melhora clínica do envelhecimento da pele. A ideia é hidratar a pele de dentro para fora e melhorar seu brilho e viço. O presente estudo se refere a um relato de caso que aborda o tratamento estético com ácido hialurônico conhecido como skinbooster e sua importância na promoção de uma melhor qualidade de vida para o paciente. O objetivo deste estudo é apresentar os resultados e benefícios no rejuvenescimento facial. Paciente do gênero feminino, com 54 anos de idade, realizou o procedimento do skinbooster com aplicação na região da face, do pescoço, do colo, dorso das mãos e face interna do antebraço, foi fotografada antes de receber o tratamento e dois meses após o procedimento, o produto utilizado foi o Skinbooster Advance é indicado para peles mais maduras ou muito ressecadas. O resultado do skinbooster é uma pele com um visual mais jovem e saudável, o tratamento, ainda quando era considerado novo no meio dermatológico, já era reconhecido pela eficácia e por não oferecer riscos. É possível afirmar que o skinbooster tem um efeito positivo, além de ser também preventivo, considerando que hidrata a pele de dentro para fora, tratando os sinais de envelhecimento.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,295 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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