Assessment of patient satisfaction after facial aesthetic procedures with the combination of botulinum toxin a and hyaluronic acid fillers: a systematic review
Bibliographic record
Abstract
O objetivo desta revisão sistemática foi avaliar a satisfação com a aparência facial de pacientes submetidos a procedimentos estéticos faciais com TXB-A e preenchedores de AH. Material e Métodos: Este estudo foi registrado no banco de dados do Registro Prospectivo Internacional de Revisões Sistemáticas (PROSPERO) sob o número (CRD42020184677) e segue as recomendações do PRISMA. Foi realizada uma busca abrangente no MEDLINE via PubMed, Scopus, Web of Science, LILACS, BBO e Biblioteca Cochrane. Além disso, a literatura cinzenta também foi pesquisada. As ferramentas de risco de viés da Cochrane Collaboration e Newcastle-Ottawa Quality Assessment Form foram usadas por dois revisores independentes para avaliação da qualidade dos estudos. Resultados: Um total de 1187 estudos foram identificados, 16 permaneceram no estudo qualitativo, 9 desses estudos foram considerados de risco “incerto” de viés e 7 estudos eram de “baixo” risco de viés. Os estudos comparam a satisfação do paciente em relação à aparência facial antes e após o tratamento de áreas faciais completas ou específicas com TXB-A e AH usando Face-Q, GAIS e outras escalas e o tempo médio de acompanhamento foi de 6 meses. Mesmo com diferentes escalas, áreas tratadas e tempo de acompanhamento, a maioria dos sujeitos dos estudos estava satisfeita ou muito satisfeita com a melhora da aparência facial após o tratamento. Conclusão: Os resultados dos estudos incluídos nesta revisão sistemática sugerem que procedimentos com a combinação de TXB-A e AH aumentam a satisfação do paciente com sua aparência facial. No entanto, estudos mais padronizados são necessários para apoiar esses achados.
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 | 0.008 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.007 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".