Deliberations of the Safety Task Force: Risk factors and treatment of adverse events associated with aesthetic injectables
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The growing popularity of aesthetic procedures involving fillers, biostimulators, and neurotoxins has prompted concerns about patient safety. To address these concerns, a global Safety Task Force (STF) was formed. AIMS: The inaugural STF meeting prioritized vascular compromise prevention and management, guiding clinical trial design and materials for future meetings, and collecting data from experts on current safety methods. METHODS: The STF was formed and consisted of 16 experts from nine different countries, with each possessing distinct expertise in various fields related to aesthetic injectables. Current safety data, protocols, knowledge gaps and future research priorities were discussed and voted upon. RESULTS: The establishment of a global database for tracking filler-related AEs was favored by 93% of participants. Discussions revolved around the database's scope, data standardization, and whether non-medical contributors should be included. Aspiration as a safety technique garnered support from 73% of participants. Approximately 43% of participants incorporate ultrasound in their injections, with divergent opinions on its impact and potential when used as a standard of practice versus in AE management. Most physicians on the task force incorporated cannula use for some of their injections (93%). There were varying perspectives on treatments for vascular adverse events (VAE), the primary causes, and the adoption of new protocols in the field. CONCLUSIONS: The STF meeting underscored the need for a coordinated effort to address complications related to HA fillers, including VAE management and hyaluronidase protocols. Reliable treatment endpoints were evaluated, but improved measurement methods are needed. Future meetings will focus on addressing delayed complications, furthering safety in this field.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».