Marcus Gunn Jaw-Winking Phenomenon
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To introduce a new method for the evaluation of Marcus Gunn jaw-winking ptosis that more precisely defines the severity of blepharoptosis. METHODS: A retrospective review of 16 consecutive patients with Marcus Gunn jaw-winking ptosis presenting to our institution between 1993 to 1999 was performed. The position of the affected eyelid was observed after applying a technique of jaw immobilization and disruption of fusion with temporary occlusion of the ipsilateral side. RESULTS: In patients presenting with mild to moderate Marcus Gunn jaw-winking, the majority (62.5%) demonstrated a positive test, uncovering complete or near complete ptosis. Test results were partially positive in 3 patients (18.8%) with increased but not complete ptosis and negative in 3 patients (18.8%) with no change in eyelid position. CONCLUSIONS: Blepharoptosis associated with Marcus Gunn jaw-winking phenomenon is often more severe than found by conventional clinical evaluation. This finding may explain the frequent undercorrection and unpredictable results following levator resection. In patients exhibiting a positive jaw-winking ptosis test, disappointing outcomes with levator resection may be avoided by instead proceeding with a frontalis suspension with levator disinsertion as recommended for ptosis with severe jaw winking.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».