Periprocedural Skincare for Nonenergy and Nonablative Energy‐Based Aesthetic Procedures in Patients With Skin of Color
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anti-aging facial procedures with nonenergy and nonablative energy devices are increasingly popular among patients with skin of color (SOC). Algorithms have addressed the measures to reduce the side effects related to aesthetic procedures, but few focus on SOC patients and periprocedural integrating skincare. METHODS: Eight dermatologists from Brazil, Canada, South Africa, Mexico, and the USA participated in a meeting and an online follow-up to develop an algorithm for periprocedural skincare for nonenergy and nonablative energy-based facial aesthetic procedures in patients with SOC. A Delphi method was used to develop this algorithm and integrate information from the literature with panels' clinical experience and opinion, resulting in the current algorithm. RESULTS: The algorithm has five sections, starting with a medical history and skin examination, followed by pretreatment measures beginning 2-4 weeks before the procedure, then measures on the day of the procedure, aftercare 1-7 days after the procedure, and follow-up care 1-4 weeks after the procedure and ongoing. CONCLUSIONS: This algorithm provides guidelines for treatment optimization of non-energy, non-ablative energy-based devices for SOC patients. It also provides physicians with skincare recommendations pre-, peri-, and post-aesthetic procedures.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».