Novel Treatment Protocol for Combined Tear Trough Ligament Stretching and Injection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complex anatomical changes have been the main challenges for optimal treatment results of tear trough deformities through hyaluronic acid (HA) injections. The authors present a novel technique consisting of a preinjection tear trough ligament stretching (TTLS-I) leading to its release, and compared its efficacy, safety, and patient satisfaction to tear trough deformity injection (TTDI). METHODS: This was a 4-year, retrospective, single-center cohort study of 83 TTLS-I patients, with a follow-up period of 1 year. One hundred thirty-five TTDI patients served as a comparison group. Outcome analyses included the analysis of possible risk factors for adverse outcome and comparative statistics between the complication and satisfaction rates of the two groups. RESULTS: TTLS-I patients received significantly less HA (0.3 cc; range, 0.2 to 0.3 cc) than TTDI patients did (0.6 cc; range, 0.6 to 0.8 cc; P < 0.001). The injected HA amount was a significant predictive factor for complications ( P < 0.05). Complication rates assessed during the follow-up visit for hematomas, edema, and the need for corrective hyaluronidase injection were low in both groups, with no significant differences between the groups. TTDI patients had significantly higher rates (5.1%) of lump surface irregularities during follow-up, compared with 0% in the TTLS-I group ( P < 0.05). After 1 year of follow-up, 98.8% of TTLS-I patients were satisfied, whereas 95.6% of TTDI patients were satisfied, with no significant difference between groups. CONCLUSIONS: TTLS-I is a novel, safe, and effective treatment method, necessitating significantly less HA compared with TTDI. Moreover, it leads to very high satisfaction rates and very low complication rates. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic, III.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».