Analysis of Social Media's Role in Influencing Aesthetic Procedure Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Prof. Reza Ghalamghash 11: PhD, Founder of Premium Doctors and Academic Director, Premium College, Toronto, CanadaCorresponding author: Reza Ghalamghash. Tel: +1 (647) 822-9570, E-mail: Reza@PremiumDoctors.orgORCID: 0009-0004-1745-1315AbstractBackground: Aesthetic medicine, a patient-centered discipline, focuses on enhancing physical appearance and psychological well-being through minimally invasive procedures. Social media platforms significantly influence patient expectations, often fostering unrealistic beauty standards and exacerbating body image dissatisfaction and Body Dysmorphic Disorder (BDD). These dynamics present ethical challenges for practitioners, including managing misinformation, ensuring informed consent, and navigating commercial pressures. Advanced technologies, such as wearable devices and Artificial Intelligence (AI), offer tools for objective outcome assessment, personalized treatment planning, and remote monitoring to counterbalance subjective digital influences.Methods: A systematic search was conducted across PubMed, Scopus, Web of Science, Embase, and Google Scholar for peer-reviewed articles (2014–2025) using keywords such as "aesthetic medicine," "social media," "patient expectations," "ethical considerations," and "wearable technology." Inclusion criteria encompassed studies on social media’s influence on aesthetic decisions, ethical implications, and applications of wearable devices and AI. Non-peer-reviewed sources, non-English articles, and studies lacking methodological rigor were excluded. Data were extracted on study design, findings, and limitations, then synthesized thematically to identify trends and gaps.Results: Social media drives unrealistic expectations and increases BDD prevalence (12.65–18.6% in aesthetic patients vs. 0.7–2.4% in the general population). Over 50% of practitioners report filtered images contributing to irrational demands. Ethical challenges include misinformation, inadequate informed consent (only 14.5% of practitioners feel confident), and commercial pressures leading to overtreatment (33.6% acknowledge financial influences). Wearable devices measure skin parameters (e.g., hydration, elasticity), while AI enhances personalized planning and outcome visualization. Remote monitoring improves post-procedure care but faces challenges in data privacy and standardization.Conclusions: Social media fuels aesthetic treatment demand but exacerbates psychological vulnerabilities and ethical dilemmas. Advanced technologies mitigate these issues by providing objective data and realistic simulations. "Premium Doctors" must adopt these tools within an ethically grounded, patient-centered framework, supported by continuous education. Future research should focus on standardized wearable protocols, ethical AI frameworks, and longitudinal psychological impact studies.Keywords: Aesthetic medicine, social media, patient expectations, ethical considerations, wearable technology, Premium Doctors.
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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 | 0,010 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».