Nasal Tip Refinement: Analysis of Surgical Technique, Efficacy, and Secondary Effect of Skin Thickness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective control and refinement of the nasal tip is an integral component of the rhinoplasty operation. A multitude of techniques exist to complement the rhinoplasty surgeon's approach, but attaining consistent and long-lasting results is still challenging due to the complex interplay between nasal anatomy and surgical technique. OBJECTIVES: The authors sought to determine whether the degree of tip narrowing with rhinoplasty is associated with the narrowing technique selected by the surgeon and whether there is an association between skin thickness and tip narrowing. METHODS: A retrospective chart review was conducted of all patients undergoing rhinoplasty in a single-surgeon practice between April 2004 and November 2006. Demographic information and specific operative techniques were recorded. Standard basal views of pre- and postoperative photographs were examined by two blinded observers, who measured nasal tip width relative to interpupillary distance with imaging software. Skin thickness was assessed and categorized by a surgical expert according to Fitzpatrick classification. RESULTS: Forty patients were identified with adequate follow-up and complete data sets. A statistically significant reduction in tip width pre- and postoperatively was seen (P = .041). No significant difference in tip narrowing between various techniques was found (P = .309), and no significant association between tip narrowing and skin thickness was identified (P = .186). CONCLUSIONS: Although tip-narrowing techniques are effective in rhinoplasty, the specific technique employed may not be clinically relevant. Furthermore, skin thickness may not be as significant a factor in tip narrowing as is commonly believed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».