Original study. Effectiveness of endoscopic posterior nasal neurectomy for the treatment of intractable rhinitis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND. Chronic rhinitis is a clinical condition affecting more than 20% of the world population. The standard treatment strategy is medical. Surgical management can be considered in patients with intractable rhinitis. Various surgical techniques have been documented with varying success rates, but none of them is considered as a gold standard. Hence, we are studying the effectiveness of posterior nasal neurectomy (PNN) in patients who have intractable rhinitis, refractory to maximum medical therapy. MATERIAL AND METHODS. A prospective study was conducted in the ENT Department, Padmavathy Medical Foundation, Kollam, Kerala, India, from January 2015 to February 2016. Adult patients, in the age group of 20 to 60 years, diagnosed with chronic rhinitis, presenting two or more symptoms of rhinitis, refractory to maximum medical therapy for a period of at least 3 or more years and whose quality of life was significantly affected were enrolled and PNN was done for them. RESULTS. We observed a statistically significant improvement in subjective symptoms and patient quality of life at the end of 6 months post-operatively. CONCLUSION. PNN is a safe and less invasive procedure, which can provide a significant relief in symptoms of intractable rhinitis. Fewer complications and better results make it superior over vidian neurectomy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».