Decades of beauty: Achieving aesthetic goals throughout the lifespan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several elements, including age, influence judgments of beauty and attractiveness. Aging is affected by intrinsic factors (e.g., genetics, race/ethnicity, anatomical variations) and extrinsic factors (e.g., lifestyle, environment). AIMS: To provide a general overview of minimally invasive injectable procedures for facial beautification and rejuvenation to meet the aesthetic goals of patients across their lifespan, organized by decade. METHODS: This case study review describes aesthetic considerations of females in their third to sixth decade of life (i.e., 20-60 years of age or beyond). Each case study reports the treatments, specifically botulinum toxin type A and soft tissue fillers, used to address aesthetic concerns. RESULTS: Signs of aging, as well as aesthetic goals and motivations, vary by age groups, cultures, and races/ethnicities. However, there are overarching themes that are associated with each decade of life, such as changes in overall facial shape and specific facial regions, which can be used as a starting point for aesthetic treatment planning. Appropriate patient selection, thorough aesthetic evaluation, product knowledge, and injection technique, as well as good physician-patient communication, are essential for optimal treatment outcomes. CONCLUSIONS: Nonsurgical facial injectable treatments can successfully enhance and rejuvenate facial features across different age ranges. A comprehensive understanding of facial aging and the aesthetic considerations of patients by the decade contributes to optimal treatment planning and maintenance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».