Correction of the Cleft Lip Lateral Bulge Deformity Using Anatomic Muscle Repair
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The lateral bulge deformity may result after primary cleft lip repair. In a pilot study, greater orbicularis oris thickness and levator width underlying the lateral bulge were identified using ultrasound. The purpose of this study was to evaluate postoperative results of anatomic muscle repair for lateral bulge correction. METHODS: Patients with a lateral bulge after primary unilateral cleft lip repair were prospectively recruited. Oronasal musculature and connective tissue dimensions were measured using ultrasound, preoperatively and postoperatively. Guided by preoperative ultrasound findings in each patient, lateral bulge correction consisted of total lip takedown and anatomic orbicularis oris reapproximation. Within each group, measurements between sides at corresponding landmarks were compared using t-tests. Ratios between sides at corresponding landmarks preoperatively and postoperatively were compared using parametric and nonparametric tests. Repeat measurements were performed to calculate intrarater reliability. Standardized video assessments of dynamic lip function were recorded preoperatively and postoperatively. RESULTS: Average patient age was 17.4 years. Patients were evaluated preoperatively and postoperatively (n=14) at 7.8 months' mean follow-up. Cleft-side orbicularis thickness and levator width were greater preoperatively versus postoperatively (P=0.003 and P=0.018, respectively). Postoperatively, no differences were seen between sides for both orbicularis thickness (P=0.763) and levator width (P=0.626). All patients demonstrated improved lip contour and symmetry, both static and dynamically, on video assessments. CONCLUSIONS: Lip contour, function, and aesthetics improved clinically, and lip muscle anatomy normalized postoperatively as assessed using ultrasound. Complete orbicularis oris takedown and anatomic reapproximation effectively addressed the lateral bulge deformity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».