Commentary on: Facial Dermal Filler Injection and Vaccination: A 12-Year Review of Adverse Event Reporting and Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
See the Original Article here. Soft tissue filler treatments in facial aesthetics have become popular in recent years due to the increased availability of nonanimal filler made from hyaluronic acid (HA).1 Recent statistics ranked HA filler second in the top 5 nonsurgical procedures performed worldwide, with an increase of 30.3% in the numbers of treatment executed over the previous year.2,3 HA fillers are closely related to the ideal cosmetic filler. The latter should be biodegradable, biocompatible, versatile, predictable, effective, safe, nonmigratory, noncarcinogenic, and immunologically alert.4 In many studies, HA fillers were shown to be superior to bovine collagen and safe, and to have a high patient satisfaction rate, while offering outstanding results for full face rejuvenation.5,6 However, although rare, delayed inflammatory reactions (DIRs) are possible complications of HA fillers. Since the COVID-19 pandemic, many case reports of DIRs secondary to vaccinations have been published, attracted the media's attention, and warranted further investigation.7,8 I commend the authors for addressing the latter in “Facial Dermal Filler Injection and Vaccination: A 12-Year Review of Adverse Event Reporting and Literature Review,” for which they performed a search with the MAUDE (Manufacturer and User Facility Device Experience) database and a PubMed (National Institutes of Health, Bethesda, MD) literature review.9
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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 | 0,009 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,006 |
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 ».