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Enregistrement W4408473041 · doi:10.2196/69960

Exploring Nonresponse to Botulinum Toxin in Aesthetics: Narrative Review of Key Trigger Factors and Effective Management Strategies

2025· review· en· W4408473041 sur OpenAlexvenueno aff
George Kroumpouzos, Fernando Silikovich

Notice bibliographique

RevueJMIR Dermatology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBotulinum Toxin and Related Neurological Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintKey (lock)Botulinum toxinNarrativePsychologyAestheticsComputer scienceArtComputer securityNeuroscienceWorld Wide WebLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Nonresponse to botulinum toxin type A (BoNT-A) has been reported in both medical and aesthetic applications. Secondary nonresponse (SNR) occurs when BoNT-A is initially effective before failure commences at a later point. Most reported cases involve SNR in aesthetics. Several aspects of this complication remain elusive or controversial. Objective: We aimed to address unanswered questions regarding the prevalence and etiology of SNR. Additionally, we investigated the immunogenicity of BoNT-A formulations, mainly focusing on the development of neutralizing antibodies that hinder the toxin's pharmacologic effects. Furthermore, we sought to examine the management strategies for SNR. Methods: The PubMed and Google Scholar databases were searched from inception for articles on nonresponse to BoNT-A therapy. Articles were evaluated based on their contribution to the field. Expert opinions and panel recommendations regarding management and data gaps were also included in the review. Results: There are limited data on SNR prevalence in aesthetic applications compared to therapeutic uses. Trigger factors of SNR include improper handling of BoNT-A; incorrect injection practices; and impurities present in the formulation, such as clostridial complexing proteins that may increase immunogenicity. Other contributing factors include infection; patient characteristics; and treatment parameters that encompass an increased frequency of BoNT-A injections (ie, <3 months apart), higher cumulative dosages, elevated treatment dosages, and booster injections (retreatment within 3 weeks of the initial injection). Neutralizing antibodies developed with first-generation formulations, such as onabotulinumtoxinA and abobotulinumtoxinA that contain clostridial proteins, but not with second-generation BoNT-As, such as incobotulinumtoxinA and daxibotulinumtoxinA, which lack these proteins. Among patients who developed SNR after using first-generation BoNT-A for aesthetic purposes, switching to incobotulinumtoxinA therapy did not result in the development of immune responses. Switching to a protein-free BoNT-A formulation such as incobotulinumtoxinA upon development of SNR has been advocated. To effectively manage SNR, it is crucial to minimize the identified trigger factors. Conclusions: Nonresponse to BoNT-A is gaining importance in aesthetic treatments. Considering the potential for immunogenicity is essential when selecting a BoNT-A formulation. Preventing SNR is crucial, given the lack of solid data on effective treatments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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