Bibliographic record
Abstract
O envelhecimento da pele é um processo fisiológico que afeta toda a estrutura da pele. Para isso é realizado um tratamento com ácido hialurônico, chamado intradérmico skinbooster que, através de suas propriedades hidrofílicas, melhora a luminosidade, tugor, hidratação, rugas, finura e textura da pele facial, resultando no atraso e na melhora clínica do envelhecimento da pele. A ideia é hidratar a pele de dentro para fora e melhorar seu brilho e viço. O presente estudo se refere a um relato de caso que aborda o tratamento estético com ácido hialurônico conhecido como skinbooster e sua importância na promoção de uma melhor qualidade de vida para o paciente. O objetivo deste estudo é apresentar os resultados e benefícios no rejuvenescimento facial. Paciente do gênero feminino, com 54 anos de idade, realizou o procedimento do skinbooster com aplicação na região da face, do pescoço, do colo, dorso das mãos e face interna do antebraço, foi fotografada antes de receber o tratamento e dois meses após o procedimento, o produto utilizado foi o Skinbooster Advance é indicado para peles mais maduras ou muito ressecadas. O resultado do skinbooster é uma pele com um visual mais jovem e saudável, o tratamento, ainda quando era considerado novo no meio dermatológico, já era reconhecido pela eficácia e por não oferecer riscos. É possível afirmar que o skinbooster tem um efeito positivo, além de ser também preventivo, considerando que hidrata a pele de dentro para fora, tratando os sinais de envelhecimento.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".