Real‐World Experience Using a Multi‐Modality System using Intense Pulsed Light, Radiofrequency Microneedling, High‐Intensity Focused Ultrasound, or Thermal Radiofrequency, 808, <scp>HIFU</scp> for Skin Rejuvenation Treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical aesthetic procedures for facial rejuvenation with laser and energy-based devices (EBDs) are rapidly increasing. The following cases highlight real-life experience using a multi-modality system with various handpieces that combine intense pulsed light (IPL), laser hair removal (808 diode), high-intensity focused ultrasound (HIFU), radiofrequency microneedling (RFM), and thermal radiofrequency (RF) for antiaging and rejuvenation treatment. Laser and RFM treatments may improve skin conditions by inducing cutaneous changes that remodel the skin matrix. METHODS: Six physicians who treat patients for skin rejuvenation reported on clinical cases from their practice using a multi-modality system with various handpieces. RESULTS: During the meeting, the advisors discussed 15 cases and agreed to select seven patients with different ages and skin phototypes receiving various treatments for photodamage of the face, neck, and décolleté. The advisors discussed why they selected the case, previous treatment, type of treatment, results, and clinical pearls. CONCLUSION: Sharing best practices in medical aesthetics using combination treatments on a single multi-modality energy-based device such as laser and MRF for facial, neck, and chest skin may support healthcare providers treating patients for skin rejuvenation to improve clinical outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 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 ».