Periocular Aging Across Populations and Esthetic Considerations: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
As the face ages, the skin, fat, muscle, and fascia descend, and the underlying bone, cartilage, and teeth may lose mass. Oculofacial aging is a multifactorial process that is influenced by genetic, environmental, and lifestyle factors. This review summarizes the patterns of oculofacial aging that are observed across populations, including variations in periorbital hollowing, eyelid ptosis, and skin elasticity. Evidence indicates significant variability in aging patterns between sex- and race-based subgroups. Nonetheless, there remains a paucity of research on the progression of aging in some under-studied demographic groups. Signs of oculofacial aging often become apparent to patients well before these changes reach full maturity in later years, leading many to seek early esthetic interventions. Others may present with more advanced signs of aging, motivating a diverse range of therapeutic options. We discuss minimally invasive esthetic interventions to mitigate the signs of aging, which may include botulinum toxin injections, dermal fillers, applied energy-based treatments (e.g., lasers), and emerging techniques such as micro-focused ultrasound and platelet-rich plasma therapies. We review evidence on outcomes related to patient satisfaction and quality of life following esthetic interventions for oculofacial aging. Finally, we outline ethical considerations and challenges faced with the delivery of esthetic surgery, including treatment complications and the influence of social media. This review provides a comprehensive overview of oculofacial aging patterns, its management, and important considerations for the provision of esthetic oculofacial treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».