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Enregistrement W2132718212 · doi:10.1597/09-169

Diced Cartilage Rhinoplasty Technique for Cleft Lip Patients

2010· article· en· W2132718212 sur OpenAlexaff
Chun-Shin Chang, Léonard Bergeron

Notice bibliographique

RevueThe Cleft Palate-Craniofacial Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNasal Surgery and Airway Studies
Établissements canadiensHôpital du Sacré-Cœur de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhinoplastyMedicineCartilageDorsumSurgeryNasal dorsumComplicationNoseAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Late warping of dorsal cartilage onlay grafts is a problematic complication of current secondary rhinoplasty techniques in cleft lip patients. MATERIAL AND METHODS: From May 2005 to December 2008, a total of 282 cleft patients had a secondary rhinoplasty performed at our center with a modified diced cartilage technique. Finely diced cartilage was injected over a cartilage framework, and no "sleeve" was used. Of those patients, 246 with a follow-up of more than 6 months were included in this retrospective study. RESULTS: The infection rate was 7.7%. In addition, 5.7% of patients complained of a bulbous tip. Cartilage warping, as seen with classic en bloc grafting of the dorsum, did not occur. Dorsal irregularity was seen in 8.5% of cases, and grafts were visible in 1.2% of cases. The reoperation rate was 8.1%. CONCLUSION: This technique has greatly reduced the late cartilage warping seen with the classic cartilage bloc dorsal augmentation. Complications are low, comparable in occurrence to other techniques, and are easily manageable, making it our technique of choice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,770

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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