Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We report the common surgical approaches, incidence of sinus tracts, and recurrence rates of floor of mouth dysontogenic (epidermoid, dermoid, and teratoid) cysts in the pediatric population. METHODS: Data were derived from PubMed, Medline, Embase, Google Scholar, and manual searches. Three cases from the senior author's (J.P.M.) practice were included. All English-language studies consisting of floor of mouth dysontogenic cysts were included. Case reports of tongue dysontogenic cysts, mandibular dysontogenic cysts, maxillary dysontogenic cysts, and dysontogenic cysts in the neck below the hyoid bone were excluded. RESULTS: There are 198 case reports, including those presented here, of floor of mouth dysontogenic cysts. They are more common in male patients (55.1%), and the most common location is in the sublingual space (104 or 52.5%). Most floor of mouth dysontogenic cysts can be excised by an intraoral approach. There are 5 reported cases in the literature of recurrent dysontogenic cysts and 11 cases of multiple floor of mouth dysontogenic cysts. CONCLUSIONS: Floor of mouth dysontogenic cysts most commonly present in the sublingual space, and most can be excised by an intraoral approach. Multiple dysontogenic cysts often require a combination of intraoral and extraoral approaches. Recurrence of a dysontogenic cyst may be secondary to a tract not identified at the time of surgery.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».