Middle turbinate suture technique: a cost-saving and effective method for middle meatal preservation after endoscopic sinus surgery.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lateralization of the middle turbinate following endoscopic sinus surgery (ESS) can lead to increased patient morbidity. Numerous techniques have been proposed to avoid this complication, including middle turbinectomy, stents, controlled synechiae formation, and metal clips. OBJECTIVES: To determine if a suture technique is an effective middle turbinate stabilization procedure and to determine the cost savings of this technique compared to commercially available middle meatal stents. MATERIAL AND METHODS: Retrospective review of 60 cases, all performed by the senior author using a middle turbinate suture technique, and the 3-month postoperative results. The efficacy of the technique was determined, as well as its cost compared to other materials for middle meatal preservation. RESULTS: A total of 110 turbinates were treated with the suture technique in 60 patients. The success rate was 98.2% (108 of 110). Commercial stent use cost ranged from 8 to 83 times the price of the suture depending on the stent. CONCLUSION: The middle turbinate suture technique is effective in preventing turbinate lateralization and has a significantly lower cost than commercially available middle meatal spacer materials.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».