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Enregistrement W4412654644 · doi:10.1111/jocd.70303

Real World Case Series: Integrated Skincare With Advanced <scp>RGN</scp> ‐6 Serum

2025· article· en· W4412654644 sur OpenAlexaff
Andrew Alexis, Renée A. Beach, Patricia Brieva, Sophie Guénin, Omar A. Ibrahimi, Michelle Rodrigues, Heather Woolery‐Lloyd, Valerie Callender

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmetic Dermatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSkin Protection and Aging
Établissements canadiensCReATe Fertility CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeries (stratigraphy)Computer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Skin aging is a multifactorial process with intrinsic and extrinsic factors that lead to visible signs of aging, including loss of skin elasticity, volume, dyspigmentation, wrinkles, fine lines, and dry and uneven skin. The advanced RGN-6 serum is a patent-pending, multi-ingredient serum that has been developed to address 6 dimensions of skin regeneration and combat visible signs of aging. The six dimensions of skin regeneration include: (1) barrier re-epithelialization, (2) redness and inflammation, (3) cellular energy stimulation, (4) elastin and collagen stimulation, (5) antioxidants, and (6) postinflammatory hyperpigmentation (PIH). To address these factors, the RGN-6 serum contains six active ingredients: 1% eperuline, 0.2% ectoin, 10% glycorepair, 0.2% bioceramide 603, 3% acetyl tetrapeptide-9, and 2% niacinamide. This multi-ingredient serum works to simultaneously target the most common signs of aging. AIM: To provide detailed evidence for multiple integrated skincare regimens using the advanced RGN-6 serum in facial rejuvenation. METHODS: In this real-world case series, 6 expert dermatologists with extensive experience in cosmetic and anti-aging medicine shared and discussed patient cases of advanced RGN-6 serum used in combination with energy-based facial rejuvenation procedures in a subset of women with skin of color with Fitzpatrick skin types ranging from type 3 to type 6. RESULTS: After the panel discussion, six patient cases were selected to best demonstrate the use of RGN-6 serum postprocedure. CONCLUSION: The panel experts agreed that twice daily application of the RGN-6 serum led to improved signs of redness, fine lines, and skin tone and evenness in all postprocedure patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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