How to Treat Skin Quality: A Consensus‐Based Treatment Algorithm and Expert Guidance
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Skin quality can be described using four emergent perceptual categories (EPCs): skin tone evenness, skin surface evenness, skin firmness, and skin glow. While the publication in which the EPCs were originally described by Goldie et al. notes possible treatments for each EPC, there remains a need for a resource to guide clinicians in treatment selection when addressing EPCs in clinical practice. METHODS: Twelve expert aesthetic physicians from across the globe participated in this EPC working group. A modified Delphi method was used to develop a treatment algorithm. First, panelists ranked a range of aesthetic treatments based on their ability to directly improve a given EPC. A draft algorithm was developed and evaluated during a moderated discussion. The treatment algorithm was then updated and reviewed by each individual participant, with the appropriateness of treatments listed for each EPC ranked using the RAND/UCLA scale. The algorithm was again updated based on this feedback and presented to the group for final review and approval during another virtual meeting. RESULTS: The treatment algorithm developed by the working group is presented here alongside clinical pearls and preferred approaches for managing each EPC. It is the hope of the working group that the algorithm can be applied in real-world clinical practice to improve patient skin quality and aesthetic outcomes. CONCLUSION: The presented guidance can serve as an approach to improving skin quality utilizing the framework of EPCs. The treatment algorithm may be applied to a range of skin types in practices across the globe.
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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) | 0,000 | 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 ».