Rapid Intraoperative Zygoma Fracture Imaging
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A fractured zygoma frequently results in an aesthetically displeasing facial asymmetry. Open reduction and internal fixation may accurately realign the facial skeleton but often with undesirable sequelae. The authors' objective was to develop a precise technique of intraoperative zygoma fracture imaging using a C-arm to permit anatomical fracture realignment while reducing the extent of skeletal exposure required. The simplicity and accessibility of this method should allow its widespread clinical application. METHODS: First, using a model skull, the relative positions of the C-arm required to adequately depict zygoma projection, width, arch contour, and zygoma rotation were defined. Second, diverse zygoma fracture types were created in six cadaver heads with a Mini Bionix machine and were repaired using C-arm guidance; accuracy was confirmed with postoperative computed tomography. Third, after defining optimal operating room setup, the accuracy in a clinical case was assessed. RESULTS: Two C-arm views were defined. The zygoma projection view (C-arm at 70 to 90 degrees to the skull's coronal plane) allows visualization of projection, width, and contour. The rotation view (C-arm at 70 to 90 degrees to the skull's sagittal plane) allows visualization of zygoma rotation. Postoperative computed tomographic imaging confirmed anatomical repair in all cases. Average operating room duration was less than 30 minutes, with operating room times decreasing progressively. CONCLUSIONS: The authors have developed an accurate technique of intraoperative zygoma fracture imaging and reduction guidance. This technique may decrease the risks of open access by potentially limiting direct skeletal exposure to buttresses where skeletal stabilization is required. In addition, this method is simple, can be learned and used rapidly, and is readily accessible.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découle