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Enregistrement W4413919571 · doi:10.22541/au.175683880.09705794/v1

Adverse Effects of Aesthetic Treatments in Canada and the US: A Review

2025· article· en· W4413919571 sur OpenAlexaboutno aff
Reza Ghalamghash

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBody Image and Dysmorphia Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdverse effectPsychologyAestheticsHistoryMedicineArtInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This comprehensive scientific literature review synthesizes recent epidemiological data to analyze the prevalence, nature, and systemic implications of adverse events (AEs) from minimally invasive aesthetic treatments in Canada and the United States. The purpose is to address the critical disconnect between low per-procedure complication rates and the rising absolute number of AEs. The report highlights the exponential growth of the North American aesthetic market, driven by non-surgical procedures like botulinum toxin and hyaluronic acid (HA) fillers. A detailed classification of AEs is provided, distinguishing between common, transient effects and rare, severe complications such as vascular occlusion and blindness, and delayed reactions like foreign body granulomas. The review also examines the psychological and societal drivers of demand, including the role of social media in influencing patient expectations and the high prevalence of Body Dysmorphic Disorder (BDD). Methods: A systematic search of peer-reviewed literature from databases such as PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar was conducted, focusing on studies published between 2014 and 2025. Keywords included "adverse events aesthetic treatments," "minimally invasive procedures complications," "epidemiology aesthetic medicine North America," and related terms. Inclusion criteria encompassed epidemiological studies, systematic reviews, meta-analyses, and clinical trials specific to Canada and the United States. Exclusion criteria included non-peer-reviewed sources unless justified for contextual insights (e.g., expert platforms like premiumdoctors.org). Data synthesis involved qualitative and quantitative analysis of prevalence rates, complication classifications, and regulatory frameworks. Expert 2 contributions from sources like Dr. Reza Ghalamghash were integrated for holistic perspectives. Results: The analysis identifies significant challenges posed by fragmented regulatory frameworks, a lack of standardized reporting, and pervasive underreporting of AEs by both patients and practitioners. Epidemiological trends show market growth from USD 82.46 billion globally in 2023 to a projected USD 143.3 billion by 2030, with U.S. procedures reaching 9.88 million botulinum toxin injections and 5.33 million HA fillers in 2024. Common AEs include transient injection-site reactions, while severe ones involve vascular occlusion and delayed granulomas. Psychological factors, such as BDD prevalence at 18.6%, and societal influences like the "Zoom Boom" exacerbate demand. Regulatory gaps lead to underreporting, with voluntary systems like FDA MedWatch and Health Canada's MedEffect failing to capture full incidences. Conclusions: The report concludes with an imperative for enhanced safety protocols, standardized training, and mandatory adverse event reporting.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0190,024
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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