Is constant needle motion during soft tissue filler injections a safer procedure? A theoretical mathematical model for evaluating patient safety
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The safety rationale behind the constant needle motion injection technique is based on the assumption that due to the constant needle motion and simultaneous soft tissue filler material administration a smaller amount of product per area may be injected into an artery if an artery within the range of the moving needle is inadvertently entered. OBJECTIVE: To perform mathematical calculations for determining the probability for causing intra-arterial product administration when constantly moving the needle during facial aesthetic soft tissue filler injections. METHODS: This study was designed as a theoretical investigation into the probabilities for causing adverse events due to intravascular injection of soft tissue filler material when constantly moving a 27-G needle during facial soft tissue filler administration. RESULTS: It was revealed that with a higher number of conducted injection passes a greater soft tissue area can be covered by the needle. The odds of encountering an artery within the covered soft tissue volume and the odds of injecting any volume greater than zero into the arterial blood stream increases with the number of performed injection passes. This increase is greatest between 1 and 10 performed injection passes. CONCLUSION: This model demonstrates that the constant needle motion technique increases the probability of encountering an artery within the treatment area and thus increases the odds for intra-arterial product administration. The constant needle motion technique does not increase safety but rather may increase the odds of causing intra-arterial product administration with the respective adverse consequences for the patient.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».