Optimal Practices in the Delivery of Aesthetic Medical Care to Patients on Immunosuppressants and Immunomodulators: A Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Nonsurgical aesthetic procedures have been steadily growing in popularity among patients of all ages and ethnicities. At present, the literature remains devoid of guidelines on optimal practices in the delivery of aesthetic medical care to patients on immunosuppressant medications. The authors of this review sought to determine the physiologic responses of immunocompromised patients related to outcomes and potential complications following nonsurgical aesthetic procedures, and to suggest recommendations for optimal management of these patients. A comprehensive systematic review of the literature was performed to identify clinical studies of patients who had undergone nonsurgical aesthetic procedures while immunosuppressed. Forty-three articles reporting on 1690 immunosuppressed patients who underwent filler injection were evaluated, of which the majority (99%; 1682/1690) were HIV patients, while the remaining 8 were medically immunosuppressed. The complication rate of filler in this population was 28% (481/1690), with subcutaneous nodules the most frequently reported adverse event. A detailed synthesis of complications and a review of the inflammatory responses and impact of immunosuppressants and HIV infection on filler complications is presented. The authors concluded that patients on immunomodulatory medications may be at increased risk of filler granuloma relative to the general population, while patients on immunosuppressants may be at increased risk of infectious complications. Rudimentary guidelines for optimal preprocedural patient assessment, aseptic technique, injection technique, and antibacterial and antiviral prophylaxis are reviewed. Ongoing advancements in our understanding of the mechanisms underlying these inflammatory processes will undoubtedly optimize management in this patient population.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».