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Enregistrement W2587704845 · doi:10.1097/gox.0000000000001226

Zygomatico-maxillary Reconstruction with Computer-aided Manufacturing of a Free DCIA Osseous Flap and Intraoral Anastomoses

2017· article· en· W2587704845 sur OpenAlexaff
Andrée-Anne Roy, Johnny Ionut Efanov, Geneviève Mercier-Couture, André Chollet, Daniel E. Borsuk

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFacial arteryIliac crestMicrosurgeryAnastomosisSurgeryDissection (medical)Free flapMaxillary artery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Craniomaxillofacial reconstruction using virtual surgical planning, computer-aided manufacturing, and new microsurgical techniques optimizes patient-specific and defect-directed reconstruction. A 3D customized free deep circumflex iliac artery (DCIA) flap with intraoral anastomoses was performed on a 23-year-old man with a posttraumatic right zygomatico-maxillary defect with failure of alloplastic implant reconstruction. An osseous iliac crest flap was sculpted based on a customized 3D model of the mirror image of the patient's unaffected side to allow for perfect fit to the zygomatico-maxillary defect. An intraoral dissection of the facial artery and vein was performed within the right cheek mucosa and allowed for end-to-end microvascular anastomoses. 3D preoperative planning and customized free DCIA osseous flap combined with an intraoral microsurgical technique provided restoration of facial esthetics and function without visible scars. In cases where zygomatico-malar reconstruction by alloplastic material fails, a customized free DCIA osseous flap can be designed by virtual surgical planning to restore facial appearance and function.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · 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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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