Alar Soft-Tissue Techniques in Rhinoplasty
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe various techniques, including alar base reduction, alar flaring reduction, and alar hooding reduction and present a decision-making treatment algorithm and quantifiable guidelines for soft-tissue excision, along with scar outcomes from a single-surgeon practice. The soft tissue of the nasal tip, ala, and nostrils is important in overall nasal tip dynamics. Excisional alar contouring is an essential part of many successful cosmetic rhinoplasty outcomes. METHODS: The various soft-tissue excision techniques are described in detail and an algorithm is provided. Quantitative analysis of excision parameters was performed using statistical analysis. Finally, qualitative scar analysis was performed and scar outcomes were statistically derived. RESULTS: Seventy-four patients were female and 26 were male. Of the procedures reviewed, 47% involved alar soft-tissue excision. Alar base reduction was performed in 46 patients (46%). Alar flare reduction was performed in 16 patients (16%). Alar hooding reduction was performed in 2 patients (2%). Mean scar outcome scores ranged from 0.55 to 0.69. CONCLUSIONS: Alar soft-tissue techniques are often necessary to achieve a balanced outcome and superior results when performing rhinoplasty surgery. Therefore, they should be an integral part of every rhinoplasty evaluation and surgical plan as indicated.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle