Consensus Statements on Managing Aesthetic Needs in Prescription Medication‐Driven Weight Loss Patients: An International, Multidisciplinary Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To handle the increasing influx of prescription medication-driven weight loss (mdWL) patients in aesthetic practices, clinicians must be aligned on identifying discerning factors and strategies for managing this unique patient population. OBJECTIVES: (1) Define the mdWL patient; (2) describe the mdWL patient's aesthetic expectations; (3) determine the most relevant methods of assessing mdWL patients in clinical practice; (4) determine the effects of mdWL on specific facial tissue layers; (5) identify important treatment considerations for the mdWL patient; and (6) identify the temporal sequencing of non-surgical options in the mdWL patient. METHODS: Preparatory research included patient interviews, market research, and a systematic literature review. Following this, an international, multidisciplinary three-round Delphi study was conducted to collect information on practice setting, physician and patient demographics, and previous experience, and for panelists to vote on consensus statements regarding managing mdWL patients in aesthetics. RESULTS: mdWL is best defined by the percent of BMI lost within ≤ 6 months. Three-dimensional volumetric analysis is an effective quantitative assessment, while photo-numeric scales and patient-reported outcome measures are relevant qualitative measures. Tissue layers most affected by mdWL include the skin and superficial and deep fat pads. A major concern for aesthetic mdWL patients seeking aesthetic treatments is the fear of appearing to have gained weight following treatments, while for physicians it is ensuring their mdWL patients look healthy and natural. The key selection and critical timing of aesthetic treatments throughout the mdWL journey are described. CONCLUSIONS: The first global consensus-based guidelines for understanding and managing the aesthetic needs of mdWL patients are presented.
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 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 | 0,161 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».