Botulinum toxin for cosmetic treatments in young adults: An evidence‐based review and survey on current practice among aesthetic practitioners
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Botulinum toxin A (BoNTA) treatments are popular worldwide. Young adults, less than 41 years of age, are an important cohort of patients seen in practice, and the optimal dosage of BoNTA in this age group remains poorly defined. AIMS AND OBJECTIVE: To determine the optimal dosing of BoNTA across different age-matched cohorts by reviewing the literature and to evaluate current BoNTA practices among aesthetic practitioners when treating younger versus older adults. METHODS: An evidence-based literature review was performed to evaluate the current evidence on BoNTA injections for cosmetic indications in millennials (born between 1981 and 1996) and young adults. A cross-sectional online survey was distributed to aesthetic practitioners to assess their current practice with BoNTA. RESULTS: There is a paucity of high-quality research on BoNT in millennials. Our literature review suggests different patterns of practice when treating younger adults. Specifically, our survey revealed that: (1) younger adults are receiving, on average, fewer units of BoNTA at the glabella, forehead, and crow's feet, (2) younger toxin-naïve patients are also afraid to look frozen or unnatural, and (3) wrinkles prevention was the most common reason for seeking treatment in younger patients. CONCLUSION: The literature review supports the efficacy of BoNTA for correcting wrinkles in millennials. Our findings provide further insight into the dosing pattern of cosmetic BoNTA and motivating factors for seeking treatments in young adults. This valuable information will help practitioners with treatment planning when seeing patients from different age cohorts. An individualized approach and a lower dosage of BoNTA in toxin-naïve younger adults are recommended.
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 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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».