Notice bibliographique
Résumé
This chapter book begins with an overall discussion of the field of aesthetic medicine, with a focus on soft tissue injectables [e.g., hyaluronic acid (HA) fillers]. In particular, this book evaluates adverse events (AEs) associated with the use of aesthetic injectables. Following a general introduction to the topics of interest (Chapter 1), Chapter 2 summarizes a 53-year retrospective analysis of MedEffectTM, Health Canada’s AE reporting database. Incidence rates of AEs associated with different injectable products (e.g., HA versus neurotoxins) are calculated, using data from this review. Chapter 3 focuses on an in-depth discussion of the findings presented in Chapter 2 and develops next steps in the investigation. In Chapter 4, a thorough systematic review of the literature is reviewed for methods of preventing, managing, and treating AEs. All recommendations are graded on a scale from very low to high, based on the quality of their supporting evidence, and resulting models are developed for use in clinical practice. However, it is concluded that the majority (> 85%) of recommendations proposed to date are of very low to low (GRADE D or C) quality, relying solely on expert opinion or studies with severe limitations, and often lack direct evidence. This chapter ends with a call-to-action, encouraging investigators to develop evidence-based AE prevention, management, and treatment strategies. As an early means of responding to this call-to-action, a Safety Task Force (STF) is developed and described in Chapter 5. A STF meeting was held and brought together a group of dermatologists, plastic surgeons, and injectors from other specialities to review and discuss current safety-related issues associated with aesthetic injectables. By the end of this meeting, the STF has agreed upon a list of priorities (i.e., areas of concern in the aesthetic industry) and methods of addressing them. The STF concluded that the development of a global AE registry necessitates the development of evidence-based AE protocols. Therefore, in Chapter 6 we report the results of a prospective study wherein the Global Registry of Adverse Clinical Events (GRACE) was developed and validated. Finally, in chapter 7 future aims and plans for improving patient safety in the field of aesthetics are outlined
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,005 |
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 ».