Update on Blindness From Filler: Review of Prognostic Factors, Management Approaches, and a Century of Published Cases
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
Vision loss secondary to aesthetic filler treatment is a rare but disastrous complication. The aim of this review was to update the published cases of blindness after filler injection that have occurred since our group published reviews of 98 cases in 2015 and an additional 48 cases in 2019. A literature review was performed to identify all cases of visual complications caused by filler injection published between September 2018 and March 2023. The cases were analyzed independently and in combination with previously reviewed cases. Analyses were based on the number of cases with data available. A total of 365 new cases of partial or complete vision loss after filler injection were identified. The sites that were highest risk were the nose (40.6%), forehead (27.7%), and glabella (19.0%). The filler injected was hyaluronic acid in 79.6% of cases. The most common associated signs were ptosis (56.2%), ophthalmoplegia (44.1%), pain (31.2%), and skin changes (73.2%). Strokelike features were seen in 19.2% of cases. Of the cases reporting visual outcomes (318), 6.0% experienced complete vision recovery, 25.8% had partial improvement in visual acuity, and 68.2% had no vision recovery. Partially preserved visual acuity at onset was a significant predictor of visual improvement (P < .001). The 3 most common treatments were subcutaneous hyaluronidase at or near the filler site (70.1%), systemic steroids (57.3%), and intraarterial thrombolytic therapy (56.0%). No treatments were significantly associated with visual improvement (P > .05). Although blindness and stroke from fillers is a rare complication, practitioners who inject filler should have a thorough knowledge of prevention and management strategies.
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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 | 0,000 |
| 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 découle