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Enregistrement W1971919229 · doi:10.1155/2014/393571

Psychosocial and Quality of Life Outcomes of Prosthetic Auricular Rehabilitation with CAD/CAM Technology

2014· article· en· W1971919229 sur OpenAlexfundno aff
Chi Keung Tam, Colman McGrath, Samuel M. Y. Ho, Ehn Pow, Henry W.K. Luk, Lim Kwong Cheung

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Dentistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEar Surgery and Otitis Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Dentistry, University of TorontoUniversity of Hong KongUniversity of Toronto
Mots-clésPsychosocialMedicineQuality of life (healthcare)RehabilitationMoodPhysical therapyCohortCADImplantProsthesisClinical psychologyPsychiatrySurgeryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. The psychosocial and quality of life (QoL) of patients with deformed or missing ears are frequently compromised. The aim of this study is to develop innovative techniques using CAD/CAM technology in prosthetic auricular rehabilitation and provide improvement in the treatment outcomes, including their psychology and QoL. Methods. This is a preliminary clinical cohort study. Six patients requesting for auricular reconstruction were recruited and rehabilitated with implant-supported prosthesis using CAD/CAM technology. Different treatment outcomes including QoL and psychological changes were assessed at different time points. Results. A significant reduction in severity of depressive symptoms (P = 0.038) and an improving trend of satisfaction with life were found at 1 year postoperatively when compared with the preoperative findings. The domain scores in ''Body image", ''Family/friends/strangers", and ''Mood" were also significantly higher (P < 0.05) at 1 year postoperatively than 1 week postoperatively. However, only 50% of the patients wear their auricular prosthesis regularly. Conclusion. This preliminary study has confirmed that implant-supported auricular prosthesis could induce improvement in the psychology and QoL with statistically significant differences in the domains of the body image, social interaction, and mood. Our present findings can inform research design and hypotheses generation of future studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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