Assessment of the Accuracy and Safety of the Different Methods Used in Mapping the Frontal Sinus
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Frontal sinus obliteration continues to be the gold standard for frontal disease control and is often employed as a last resort of treatment after more conservative therapies fail. Different methods of sinus mapping have been previously reported and include (1) 6-foot Caldwell radiography, (2) sinus probing, and (3) sinus transillumination. Image-guided technology was recently introduced to clinical practice, but its utility in frontal sinus mapping has not been evaluated. OBJECTIVE: To assess the accuracy and safety of the previously reported methods of frontal sinus mapping and compare them with image-guided mapping. STUDY DESIGN: Five cadaveric heads were used. The four mapping methods were applied to each head along five different axes of the frontal bone: 0, 45, 90, 135, and 180 degrees. The true frontal sinus margin was ascertained. Measurements were made from the true sinus limits to the margin points estimated by the four frontal sinus mapping methods. RESULTS: The image-guided mapping method provided was the most accurate when compared with the other mapping methods (p < .01). The image-guided mapping method was also the least likely to overshoot the real margin compared with the other mapping methods (p < .001). The template method was the least accurate and least safe method. CONCLUSIONS: Image-guided mapping is the most accurate and safest method of mapping the frontal sinus margins.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».