NivobotulinumtoxinA in the Treatment of Glabellar Lines With or Without Concurrent Treatment of Lateral Canthal Lines in Two Phase 3 Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Botulinum neurotoxins in aesthetic medicine require reconstitution before administration, which may be inconvenient and present errors among injectors. OBJECTIVES: The aim of this study was to evaluate the efficacy and safety of ready-to-use nivobotulinumtoxinA liquid formulation for the treatment of glabellar lines (GL) with or without treatment of lateral canthal lines (LCL). METHODS: Two multicenter, phase 3, double-blind, randomized trials enrolled participants with moderate-to-severe GL (Study 001) or moderate-to-severe GL + LCL (Study 005). Participants received double-blind nivobotulinumtoxinA (20 U) or placebo (Period 1) then ≤2 open-label nivobotulinumtoxinA GL treatments (Period 2) in Study 001 or double-blind nivobotulinumtoxinA 20 U (GL), nivobotulinumtoxinA 44 U (GL + LCL), or placebo (Period 1) then ≤2 double-blind injections of the same treatment (Period 2) in Study 005. The composite primary endpoint was the proportion of participants achieving a ≥2-grade improvement on a facial wrinkle scale at maximum frown on investigator and participant assessment; coprimary endpoints were investigator- and participant-assessed FWS "none or mild" ratings. RESULTS: At Day 30, significantly higher responder rates were observed for the composite primary endpoint with GL treatment alone (Study 001, 46.1%; Study 005, 45.1%) and GL + LCL (Study 005, 41.3%) vs placebo (0%; all P < .001). Responder rates of "none or mild" by investigator and participant assessment, respectively, were significantly higher for GL treatment alone (Study 001, 77.2% and 65.0%; Study 005, 74.3% and 68.8%) and GL + LCL (Study 005, 74.0% and 61.2%) vs placebo (all P < .001). Adverse events were similar between treatment groups and placebo. CONCLUSIONS: Liquid nivobotulinumtoxinA was effective and well tolerated for treating moderate-to-severe GL alone or with LCL.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».