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Enregistrement W1978586409 · doi:10.1097/scs.0b013e3181b6c74a

Design Features and Simple Methods of Incorporating Nasal Stents in Presurgical Nasoalveolar Molding Appliances

2009· article· en· W1978586409 sur OpenAlexaff
Sunjay Suri

Notice bibliographique

RevueJournal of Craniofacial Surgery · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCleft Lip and Palate Research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNasal cartilagesClinical PracticeStentDentistryOrthodonticsMolding (decorative)ColumellaMedical physicsNoseSurgeryRhinoplastyPhysical therapyEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Presurgical nasoalveolar molding (NAM) in the orofacial orthopedic treatment of unilateral clefts of the lip and palate aims to align and approximate the maxillary hemialveolar segments and simultaneously support and mold the deformed nasal cartilages, correct and center nasal tip projection, and lengthen the deficient cleft-side columella in early infancy, before the primary reparative lip surgery. A number of techniques of achieving these objectives have been described in the literature and are increasingly being practiced by cleft care teams around the world. However, a detailed description of the nasal stent is lacking in the literature and needs to be elucidated to facilitate greater usage of presurgical NAM in contemporary practice. This report fills this void by providing an analytical description of the different parts of the nasal stent; clarifies their desirable design features, anatomic correlations, and clinical importance; and illustrates in a step-by-step manner simple direct and indirect methods of incorporating a nasal stent, improvised by the author in his practice, that can be used with any of the contemporary NAM appliances and techniques. From the simple methods described, clinicians will be enabled to select one that may be most easily adaptable to their preferred appliance and clinical setting.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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