Transection of Inferior Orbital Fissure Contents for Improved Access and Visibility in Orbital Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Selective inferior orbital fissure (IOF) content transection for the purpose of surgical access to the posterior orbital floor is a technique that facilitates visualization of the posterior bony ledges of traumatic orbital floor defects. It also has potential advantages in achieving stable placement of reconstructive materials. Although not new, the surgical technique has not yet been described, and the morbidity of the technique has not been quantified. This article describes the procedure and assesses the morbidity specific to the division of related neural structures. METHODS: The technique and surgical anatomy are described and illustrated with intraoperative photographs. Postoperative assessment of neural structures relevant to the division of IOF contents is performed. These values are compared with the nonoperated side to evaluate the morbidity of the technique. RESULTS: The technique, which is consistently used by the senior author in the repair of orbital floor defects with very small posterior ledges or which extend to and involve the IOF, facilitates better visualization of the posterior ledge and posterolateral ledge in such cases. Surgical outcomes including facial sensation and lacrimal function on the operated side remain within the reference range and are not significantly different when compared with the contralateral nonoperated side. CONCLUSIONS: Selective IOF transection aids in the direct visualization of the posterior bony ledges in the repair of posterior orbital floor defects. It therefore may facilitate the placement of reconstructive materials on bony ledges circumferentially, providing stable reconstruction, potentially reducing implant-related complications without causing increased morbidity.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».