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Enregistrement W2052279712 · doi:10.1002/lary.22509

Volumetric changes of the anterolateral thigh free flap following adjuvant radiotherapy in total parotidectomy reconstruction

2012· article· en· W2052279712 sur OpenAlexaff
Kevin Higgins, Boban M. Erović, Ananth Ravi, Robert Yeung, Justin W. Lee, Christopher M. K. L. Yao, Danny Enepekides

Notice bibliographique

RevueThe Laryngoscope · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFree flapRadiation therapySurgeryThighParotidectomySoft tissueDissection (medical)Nuclear medicineRadiologyFacial nerve

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES/HYPOTHESIS: The aim of this study was to prospectively evaluate volume change in anterolateral thigh free flaps pre- and postradiotherapy and to compare computed tomography (CT) volumetric analysis with intraoperative water displacement calculation. STUDY DESIGN: Matched pair cohort study. METHODS: Thirteen patients with advanced carcinoma of the parotid gland underwent anterolateral thigh free flap reconstruction following total parotidectomy resections and neck dissection. Before the initiation of external beam radiation, routine CT planning scans were done on all patients. A minimum of 6 months after surgery, a CT scan of the head and neck was carried out, and a detailed volumetric assessment was performed. RESULTS: The mean preradiotherapy flap volume was 94.3 mL, and the postradiotherapy volume was 84.8 mL. The mean volume reduction in all 13 patients was 8.12%. CONCLUSIONS: In this prospective study we observed an 8% volume loss in anterolateral thigh free flaps 6 months postradiotherapy. This loss of volume should be taken into account when reconstructing large defects of the face and lateral skull base. Intraoperative water displacement measurement is a useful adjunctive tool for shaping free tissue transfers that are to be used for volume replacement and soft-tissue fill-in.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations50
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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