Nasal Reconstruction after Malignant Tumor Resection: An Algorithm for Treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Seventy-five percent of nonmelanoma skin cancers are located in the head and neck area, of which 30 percent occur on the nose (225,000 new cases per year). The aim of this study was to develop a nasal reconstruction algorithm for nasal defects, based on experience with 788 consecutive nasal reconstructions performed in a multidisciplinary university medical center setting over a period of 7 years. METHODS: Medical files of 788 consecutive patients who were operated on for various nasal pathologies between January of 2001 and December of 2008 were reviewed. In addition, a literature search on treatment of nasal defects and outcomes after nasal reconstruction was conducted using PubMed. RESULTS: The algorithm divides nasal defects into simple, small (skin only), larger (skin and cartilage), or full thickness. Small defects can be closed primarily or with various local flaps. For larger defects, the three-stage paramedian forehead flap is the flap of choice with or without the use of cartilage grafts. For small inner lining defects, full-thickness skin grafts or turn-down lining flaps with delayed primary cartilage grafts at the intermediate stage are currently the authors' preference. For medium to larger inner lining defects, the folded forehead flap with delayed primary cartilage grafts at the intermediate stage is the authors' preferred technique. For (sub)total nasal reconstructions with very large inner lining requirements, the authors would now consider free vascularized tissue transfer. CONCLUSIONS: Nasal skin cancer is an increasing problem. Proper treatment of nasal skin cancer, including nasal reconstruction, requires a structured multidisciplinary approach to achieve excellent tumor control and a satisfactory aesthetic and functional end result.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».