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Enregistrement W2144686521 · doi:10.1001/archfaci.3.4.258

Vertical Lobule Division in Rhinoplasty

2001· article· en· W2144686521 sur OpenAlexaff
Minas Constantinides, Edmund S. Liu, J. Philip Miller, Peter A. Adamson

Notice bibliographique

RevueArchives of Facial Plastic Surgery · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNasal Surgery and Airway Studies
Établissements canadiensThe Wilson CentreYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRhinoplastySurgeryNoseAnatomyOrthodontics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To review the indications for, surgical techniques of, and results of vertical lobule division (VLD) of the alar cartilages. DESIGN: Prospective study of patients assigned to undergo variations of VLD of the lower lateral cartilages. SETTING: Private facial plastic surgery practice in a major university teaching hospital. PATIENTS: Twenty-four patients who underwent variations of VLD of the lower lateral cartilages with re-creation of an intact strip, including 4 patients undergoing revision. MAIN OUTCOME MEASURES: Postoperative photographs were reviewed for tip projection and rotation, tip symmetry, bossae, knuckles, columellar position and length, and alar retraction. Patients were polled about their overall satisfaction with nasal aesthetics and degree of subjective nasal obstruction preoperatively and postoperatively. RESULTS: Vertical lobule division decreased projection in 22 of 22 patients, increased rotation in 12 of 12 patients, decreased rotation in 1 of 2 patients, corrected tip asymmetry in 3 of 4 patients, and shortened a long infratip lobule in 1 patient. Postoperatively, bossae and knuckling developed in 1 patient, and 2 patients demonstrated alar retraction that did not exist preoperatively. One patient undergoing revision noted worsened nasal obstruction not related to VLD. CONCLUSIONS: Vertical lobule division is a reliable, safe technique with predictable outcomes in tip repositioning. It allows for preservation of a strong tip complex while adding versatility to tip refinement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations31
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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