Epidemiological Analysis of COVID-19's Impact on Aesthetic Treatment Patterns in Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic significantly disrupted the elective aesthetic medicine sector in Canada and the United States, prompting shifts in treatment patterns driven by lockdowns, safety measures, and evolving patient behaviors.This literature review systematically analyzes the epidemiological impact of the pandemic on aesthetic procedures, highlighting market disruptions, recovery trajectories, and emerging trends such as the "Zoom Boom" phenomenon.Methods: A comprehensive search was conducted across PubMed, Scopus, Web of Science, and Embase, using keywords like "COVID-19," "aesthetic procedures," "non-surgical aesthetics," "Canada," and "United States."Peer-reviewed articles published from 2014 to 2025, focusing on the pandemic's impact in these countries, were included.Data on procedure volumes, patient motivations, and regional differences were extracted and synthesized thematically.Results: Early 2020 saw a 60-80% decline in aesthetic services due to practice closures, with U.S. practices reporting 80-90% revenue losses.A rapid rebound occurred in the U.S. by late 2020, surpassing pre-pandemic levels, while Canada experienced a more gradual recovery.Non-surgical procedures, particularly facial injectables, surged, driven by the "Zoom Boom," increased disposable income, and recovery time availability.Regional disparities reflected differences in healthcare systems, with the U.S. market responding more swiftly.Practices adapted through enhanced safety protocols and telemedicine.Conclusions:The aesthetic market demonstrated resilience, with accelerated trends toward non-surgical treatments and digital integration.Regional variations underscore the influence of healthcare models on recovery.Future research should explore long-term patient outcomes and demographic shifts to inform practice strategies in post-pandemic aesthetic medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».