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Enregistrement W2155460150 · doi:10.1001/jamafacial.2013.840

Polyethylene Implants in Nasal Septal Restoration

2013· article· en· W2155460150 sur OpenAlexaff
John J W Cho, Regan C. Taylor, Michael W. Deutschmann, Shamir Chandarana, Paul A. Marck

Notice bibliographique

RevueJAMA Facial Plastic Surgery · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNasal Surgery and Airway Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNoseSurgeryDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Numerous techniques have been described to repair nasal septal perforations (SPs). However, many are technically challenging, with varying degrees of success. OBJECTIVE: To evaluate the use of polyethylene (Medpor; Porex Technologies) implants in the closure of nasal SPs. DESIGN AND SETTING: Prospective cohort study in an academic research setting. PARTICIPANTS: Fourteen patients with a nasal SP were identified between March 1, 2008, and February 1, 2011. INTERVENTION: Each patient underwent repair of the nasal SP with a polyethylene orbital sheet implant. After measuring the size of the SP, the implant was trimmed and shaped to fit appropriately. The implant was then placed between bilateral mucoperichondrial flaps using an endonasal approach. MAIN OUTCOME AND MEASURE: Successful closure of the nasal SP with an intact polyethylene graft and complete remucosalization by the 1-year follow-up visit. RESULTS: The most common initial symptoms of SPs were nasal obstruction, crusting, and epistaxis. The SPs ranged from 0.5 to 4.0 cm in diameter. Thirteen of 14 patients (93%) who underwent repair of their nasal SPs with a polyethylene implant had successful closure. CONCLUSION AND RELEVANCE: The use of polyethylene implants is effective and technically easy and is associated with low patient morbidity because it does not require the harvesting of tissue from other donor sites. LEVEL OF EVIDENCE: 4.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,253
Écart entre enseignants0,230 · 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'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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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