A Prospective Clinical Trial Evaluating the Efficacy and Safety of Non-Animal Stabilized Hyaluronic Acid Injections for Non-Surgical Rhinoplasty
Notice bibliographique
Résumé
Background: Non-surgical rhinoplasty with hyaluronic acid (HA) filler is a three-dimensional reshaping technique that achieves tissue enhancement by placing HA deep to nasal skin. Due to its unique rheology, Restylane® Lyft (HA-L, Galderma, Uppsala, Sweden) may be particularly well-suited for injection rhinoplasty, as it has high gel firmness (G’) for strong structural support with minimal integration propensity. Methods: A prospective clinical trial was conducted to evaluate HA-L use for non-surgical rhinoplasty. Thirty-three females were observed over eight months, using the following schedule: Visit 1 = Baseline/Treatment 1; Visit 2 = Optional touch up (Week 2); Visits 3–6 = Follow-ups (Months 1,3,6,8). The primary endpoint was subject improvement at Month 1 assessed by a blinded evaluator using the Global Aesthetic Improvement Scale (GAIS). Subject satisfaction and adverse events (AEs) were also evaluated. Results: A deep, periosteal injection using a bolus technique and 0.34 cc of HA-L was most often used. Seven cases of positive aspiration occurred in 167 injection points (4.19%), among 6/33 (18.18%) subjects. Based on the GAIS, 100% of subjects met the primary endpoint. Subject satisfaction was maximal at Month 1 (100%) and largely maintained at Month 8 (78.57%). Besides expected injection-related AEs (eg, ecchymosis, erythema), immediate AEs during/following treatment were limited to presyncopal symptoms [5/33 subjects (15.15%)]. Importantly, no cases of ischemia were observed. Subject-reported AEs (eg, swelling, erythema, pain) dissipated within 2 to 7 days. Conclusion: Given the technical nature of this technique, HA-L may be well-suited for injection rhinoplasty, due to its strong safety and efficacy profile. Level of Evidence: Level III: Evidence obtained from well-designed cohort study.
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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 | 0,004 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».