Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reconstruction of acquired auricular defects is a challenging procedure. Since its emergence, the helical advancement technique has proved to be an excellent method of repairing many auricle defects. This technique may occasionally result in an alteration in the dimensions of the neoauricle, with subsequent deformity. However, the advantages of this technique are well known, while the pitfalls are scarce. OBJECTIVE: To critically review the selection criteria of patients with acquired auricular defects to determine which are eligible for helical advancement technique without subsequent deformity. METHODS: From March 2004 to January 2006, 18 patients with three types of upper one-third auricle defects underwent the helical advancement procedure. All patients were male, with mean age of 33.5 years. The defects ranged from 1.2 cm to 4.3 cm in length. Two helical flaps (one on either side of the injury) were advanced along the helical margin to ensure closure. The vertical and horizontal auricular axes were measured before and after surgery, and the actual reduction in millimetres was calculated. Patients were followed up for three months postoperatively. Assessment of the surgical outcome was performed by surgeon (with patient feedback) in the final patient visit. RESULTS: The principle pitfall in the form of small neoauricle with or without cupping was reported in five patients (27.77%). The defects in these cases were >2.8 cm and the mean resultant reduction in vertical axes was >5 mm. Statistical analysis resulted in χ(2)=4.24 and P=0.04. CONCLUSION: The three varieties of upper one-third auricle defects can best be corrected by the helical advancement technique when the defect is <2.8 cm. Furthermore, perioperative reduction in the vertical axis of the neoauricle >5 mm was an important predictive factor in the development of subsequent deformity.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».