Premium Doctors TM’ Exploration of Facial Aesthetics in Multicultural Populations in Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».