The History of Neuromodulators in Dermatologic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 1817 and 1820, the German physician Justinus Kerner published a series of cases of lethal food poisoning that would unknowingly have a lasting impact on medical science. His compilation of over 75 cases linked the consumption of smoked sausages in the small town of Herrenberg in Württemberg, recounted a constellation of symptoms that today the authors call botulism. Now, over 2 centuries later, the discovery, study and refinement of the toxin causing clinical botulism has led to the acceptance of neuromodulators as a treatment for a wide variety of medical concerns. OBJECTIVE: The aim of this article is to understand the many historical advances in the mechanism of action of botulinum neurotoxins, the wide range of indications that are currently available and Dermatologic Surgery 's role in this evolution. MATERIALS AND METHODS: A PubMed retrospective search to identify literature on the history of botulinum toxin was undertaken. RESULTS: Botulinum toxin is the newest therapeutic generational drug with over 30 approved indications in 90 countries. There are now 7 FDA (food and drug administration) approved neuromodulators with several more under current review. CONCLUSIONDermatologic Surgery has had a seminal role in the advancement of neuromodulators and publishing associated literature.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».