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Enregistrement W4391773458 · doi:10.1097/dss.0000000000004112

A Review of Aesthetic Considerations for Treating the Transgender Patient

2024· review· en· W4391773458 sur OpenAlexaff
Leila Cattelan, Steven Dayan, Shino Bay Aguilera, Bianca Viscomi, Sabrina G. Fabi

Notice bibliographique

RevueDermatologic Surgery · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Rejuvenation and Surgery Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeminization (sociology)TransgenderFace (sociological concept)PsychologyPopulationIdeal (ethics)Diversity (politics)MedicineGender studiesSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As gender diversity becomes increasingly embraced by society, and despite growing recognition of the unique needs of transgender patients, the literature remains devoid of guidelines for gender affirming facial feminization or masculinization techniques. OBJECTIVE: The authors seek to identify and discuss target feminine and masculine facial features, as well as an armamentarium of surgical and nonsurgical strategies to effectively address and achieve them in the transgender population. METHODS: A search of the National Library of Medicine database (PubMed) was undertaken to identify the existing literature on gender-affirming facial feminization and masculinization techniques. RESULTS: The importance of assessing proportional relationships between the bitemporal, bizygomatic, and bigonial distances is discussed; ideal masculine faces possess a rectangular face shape, with ratios for these 3 areas tending toward 1:1:1. Conversely, the ideal female face is heart shaped with projection at the zygoma and a tapered jawline. Strategic positioning of the cheek apex serves as an anchor in sculpting a distinctly masculine or feminine face. Other considerations include the enhancement of skin quality and implications of hormonal therapy. CONCLUSION: The aesthetic considerations provided in this study can serve as a valuable guidance for aesthetic physicians seeking to deliver optimal care for their transitioning patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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