A Unified Approach to Facial Contours and Volume Correction: The Role of the Cheek and the Chin
Notice bibliographique
Résumé
Background: Facial proportions and contours influence perceptions of beauty and youthfulness. In particular, the shape and definition of the midface and lower face impact the overall appearance of the face. Methods: This review provides anatomical evidence to support a holistic approach to facial analysis and rejuvenation that starts with assessment and treatment of the midface and lower face to create an aesthetically desirable facial balance. Results: The cheek and chin can be considered "anchors" or starting points within full-face treatment because of the noticeable impact of their treatment on the definition and contour of the entire face. Age-related changes in the cheek and chin affect overall facial appearance and can produce unintended facial emotional attributes such as looking tired, angry, or sad. Patients seek facial aesthetic treatment typically for a global improvement such as revitalization or genderization of facial features. Best practices in aesthetics have evolved from treatment of individual areas to a holistic paradigm that uses multimodal therapy to improve overall facial emotional attributes. Hyaluronic acid fillers are useful for volume replacement and smoothing abrupt transitions that develop with age throughout the midface, chin, and jaw. A combination of hyaluronic acid filler for volume restoration and sodium deoxycholate and/or onabotulinumtoxinA for volume reduction where appropriate may optimize lower facial contour. Conclusions: This review highlights the importance of facial angles and contours as well as the significance of panfacial assessments and treatment, focusing on the relationships within areas of the face, specifically the midface and lower face, to optimize results.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».