Systematic Review of Post-Viral Delayed Inflammation Associated with Hyaluronic Acid Dermal Fillers
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Hyaluronic acid (HA) dermal fillers are among the most widely used injectable materials in esthetic medicine. They are generally safe, but delayed inflammatory reactions (DIRs) have been observed, particularly after viral infections or vaccinations. Such events have raised questions about the role of immune activation in filler-related complications. This review examined the available literature on DIRs to HA fillers that occurred in the context of viral illness or immunization, with attention to how these reactions present and how they are managed. Materials and Methods: A systematic search was carried out in PubMed, ScienceDirect, ClinicalKey, and Google Scholar between October and November 2024. Only human case reports and case series were included. The protocol was registered in PROSPERO (CRD420251030918), and study quality was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. Results: Six publications met inclusion criteria: four case series and two case reports, describing 25 women between 22 and 65 years of age. Patients developed swelling, erythema, angioedema, or, in severe cases, marked facial edema after HA filler injections, with symptom onset ranging from several hours to several weeks following viral exposure. Corticosteroids and hyaluronidase were the most common treatments, though milder cases sometimes resolved without intervention. Study quality varied, with some reports providing limited detail on patient characteristics and follow-up. Conclusions: DIRs associated with viral infections or vaccinations remain uncommon but clinically relevant complications of HA filler use. Limited case-based evidence indicates potential effectiveness of corticosteroids and hyaluronidase, though management practices remain inconsistent. Larger prospective studies are needed to clarify underlying mechanisms and to establish standardized guidelines for treatment.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».