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Enregistrement W4411769218 · doi:10.20944/preprints202506.2301.v1

Premium Doctors TM’ Exploration of Facial Aesthetics in Multicultural Populations in Canada and the United States

2025· preprint· en· W4411769218 sur OpenAlexaboutno aff
Reza Ghalamghash

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulticulturalismAestheticsFace (sociological concept)PsychologyArtSociologySocial sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The field of facial aesthetics in Canada and the United States has seen significant growth, driven by societal acceptance, technological advancements, and a desire for self-enhancement. The region’s diverse demographic, with projections indicating over 50% non-Caucasian populations in the U.S. and 33% people of color in Canada by 2036, necessitates tailored aesthetic practices that respect ethnic variations in anatomy and beauty ideals. Historically, aesthetic procedures focused on Caucasian patients, often applying Westernized standards that may yield unnatural results in diverse populations. This review synthesizes evidence on facial aesthetic practices, emphasizing cultural competence, patient expectations, satisfaction, psychological impacts, and ethical considerations in multicultural North America.Methods: A systematic search was conducted across PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, and Cochrane Library for peer-reviewed articles published primarily from 2015 to 2025. Keywords included "facial aesthetics," "multicultural populations," "ethnic beauty ideals," "surgical aesthetics," "non-surgical aesthetics," "patient satisfaction," "cultural competence," "Canada," and "United States." Inclusion criteria prioritized studies on diverse patient groups in these regions, clinical outcomes, and ethical practices. Data were extracted on anatomical variations, treatment techniques, efficacy, safety, patient-reported outcomes, and psychological impacts, then synthesized to identify trends and gaps.Results: Findings highlight significant ethnic variations in facial anatomy (e.g., skin characteristics, nasal morphology, periorbital features) and aesthetic preferences, necessitating customized surgical (e.g., rhinoplasty, blepharoplasty) and non-surgical (e.g., dermal fillers, botulinum toxin) interventions. High satisfaction is reported when cultural identity is preserved, though risks like post-inflammatory hyperpigmentation in skin of color require specialized techniques. Psychological benefits include improved self-esteem, but Body Dysmorphic Disorder (BDD) prevalence (3–53%) poses ethical challenges. Cultural competence is critical to align treatments with diverse beauty ideals and manage expectations influenced by social media.Conclusions: Successful facial aesthetic practice in multicultural North America requires a deep understanding of ethnic anatomical differences, culturally sensitive techniques, and robust psychological screening to address BDD and unrealistic expectations. Research gaps, particularly for Black, Latinx, and Indigenous populations, underscore the need for inclusive studies to ensure equitable, evidence-based care. Continuous adaptation and ethical vigilance are essential for practitioners to deliver harmonious, satisfying outcomes that respect patients’ cultural identities.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,012
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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