Measuring the Impact of Surgical and Non-surgical Facial Cosmetic Interventions Using FACE-Q Aesthetic Module Scales: A Systematic Review and Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The FACE-Q Aesthetic module measures patient-important outcomes following surgical and non-surgical facial cosmetic procedures. Objective: The primary aim of this systematic review was to summarize the pre- to post-intervention mean differences of facial aesthetic interventions that evaluate outcomes using the FACE-Q Face Overall, Psychological, and Social scales. Methods: Ovid Medline, Embase, Cochrane, and Web of Science databases were searched on December 20, 2022 with the assistance of a health-research librarian (CRD42023404238). Studies that examined any surgical or non-surgical facial aesthetic intervention in adult patients and used FACE-Q Aesthetics Face Overall, Psychological, and/or Social scales to measure participants before and after treatment were included for analysis. Results: Of 914 potential articles screened, 35 studies met the inclusion criteria. Most studies evaluated surgical (n = 22, 62.9%) versus non-surgical facial cosmetic interventions (n = 13, 37.1%). Rhinoplasty [37.0 points, 95% CI 24.7-49.3, P < 0.01] demonstrated the largest weighted increase in Face Overall scores, whereas the largest increase in Psychological [67.1 points, 95% CI 62.9–71.3, P < 0.01] and Social [63.9 points, 95% CI 53.2–74.6, P < 0.01] scores was demonstrated by a single study evaluating surgical forehead lifts, respectively. Conclusions: This meta-analysis leverages FACE-Q Aesthetic module scoring to present the expected mean differences in Face Overall, Psychological, and Social scale scores for various surgical and non-surgical facial cosmetic interventions. The findings from this review may be used to indirectly compare interventions and contribute to sample size calculations when planning future studies.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| 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 découle