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Enregistrement W4389060337 · doi:10.1097/gox.0000000000005404

Tailored Indications for Different Neurotoxins

2023· article· en· W4389060337 sur OpenAlexaff
Billur Sezgin

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensCegep de Sept Iles
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurotoxinMedicineIntensive care medicineRisk analysis (engineering)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Minimally invasive procedures have become increasingly popular because they require minimal downtime and are effective for achieving a more youthful appearance. All U.S. Food and Drug Administration-approved neurotoxins are indicated for achieving similar effects, even though they are different in regard to structure, manufacturing technique, and storage requirements. It is agreed upon that each neurotoxin is unique and therefore not interchangeable. The aim of the author is to provide an approach for choosing the optimal toxin in different indications regarding the area of treatment, the age and characteristics of the patient, potential risks, and ultimate goals. Methods: As the country that the author practices carries onabotulinum (ONA), prabotulinum (PRA), and abobotulinum (ABO) toxin type-A, one of these three toxins was preferred for each category. ABO toxins were preferred in wide areas due to the broader action halo. Typical examples include hyperhidrosis treatment, wide forehead area, and calf slimming. In areas where very precise and targeted treatment is required, PRA and ONA toxins were preferred to limit potential side effects due to wider diffusion. First-time patients were typically treated with PRA toxins for a softer trial periods where as "repeat" patients were successfully treated with ABO toxins. Results: No toxin is superior to the other in terms of producing effects. Yet, small differences in their properties can allow the plastic surgeon to cater to each patient's needs while yielding the most optimal results. Conclusions: This study is meant to serve as a guideline for choosing the ideal toxin in different patient settings and indications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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