Efficacy of Endolift laser for arm and under abdomen fat reduction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Noninvasive laser for body fat contouring is a quickly growing field in the cosmetic dermatology. Surgical options carry disadvantages, such as the usage of anesthetics, swelling, pain and long time for recovery, so there is a growing public request for the techniques with fewer side effects and shorter recovery periods. Several new noninvasive body contouring ways have been advanced such as, cryolipolysis radiofrequency energy, suction-massage, high-frequency focused ultrasound, and laser therapy. Noninvasive laser improves the body's appearance by the elimination of excess adipose tissue, specifically in areas in which fat perseveres in spite of diet and exercise. METHODS: In this study the efficacy of Endolift laser was evaluated for reduction of excess fat in the arms and under abdomen. Ten patients with excess fat in the arms and under abdomen were enrolled in this study. The patients were treated by Endolift laser in the arms and under abdomen areas. The outcomes were evaluated by two blinded board certified dermatologists and by patients' satisfaction. The circumference of each arm and under abdomen was measured using a flexible tape measure. RESULTS: The results showed reduction in the fat and circumference of arms and under abdomen after treatment. The treatment was considered as effective methods with high patient satisfaction. Also no severe adverse effects were reported. CONCLUSION: Endolift laser can be a good alternative to surgical body fat contouring due to its efficacy, safety, minimal recovery time, low cost. Also Endolift laser does not require general anesthetics.
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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 ».