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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».