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Enregistrement W2323561262 · doi:10.1097/iop.0b013e318295f903

Endocanalicular Laser Dacryocystorhinostomy With Mucosal Flaps

2013· article· en· W2323561262 sur OpenAlexaff
Marie-Claude Robert, Babak Maleki, Patrick R. Boulos

Notice bibliographique

RevueOphthalmic Plastic and Reconstructive Surgery · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNasolacrimal Duct Obstruction Treatments
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDacryocystorhinostomySurgeryLacrimal sacNasolacrimal duct obstructionProspective cohort studyNasolacrimal ductEndoscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To describe the technique of endocanalicular laser dacryocystorhinostomy with mucosal flap creation and to report the outcomes of this technique. METHODS: Prospective noncomparative case series of 7 patients with primary acquired nasolacrimal duct obstruction undergoing endocanalicular laser dacryocystorhinostomy with mucosal flap. The mucosal flap was created using an endoscopic endonasal approach. An endocanalicular approach was used to fashion the lacrimal sac opening and the osteotomy of the lacrimal sac fossa. RESULTS: Nine procedures were performed in 7 female patients. Average patient age was 68±15 years. Intraoperative complications included bleeding during the creation of the mucosal flap in 1 patient. The procedure was associated with no pain to moderate pain in all cases. Anatomical success was achieved in 89% of procedures and symptomatic relief was achieved in 89% of surgeries for an average follow up of 10 ± 5 months. Only 1 patient required an external dacryocystorhinostomy revision because of postoperative restenosis. CONCLUSIONS: Endocanalicular laser dacryocystorhinostomy provides a minimally invasive approach to epiphora with a good success rate. The addition of a nasal mucosal flap to this technique may aid in proper fistulization and should be studied in larger prospective trials.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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