Objective Assessment of the Unilateral Cleft Lip Nasal Deformity Using Three-Dimensional Stereophotogrammetry: Severity and Outcome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Optimization of care to correct the unilateral cleft lip nasal deformity is hampered by lack of objective measures to quantify preoperative severity and outcome. The purpose of this study was to develop a consensus standard of nasal appearance using three-dimensional stereophotogrammetry; determine whether anthropometric measurements could be used to quantify severity and outcome; and determine whether preoperative severity predicts postoperative outcome. METHODS: The authors collected facial three-dimensional images of 100 subjects in three groups: 45 infants before cleft lip repair; the same 45 infants after cleft lip repair; and 45 children aged 8 to 10 years with previous repairs. Five additional age-matched unaffected control subjects were included in each group. Seven expert surgeons ranked images in each group according to nasal appearance. The rank sum score was used as consensus standard. Anthropometric analysis was performed on each image and compared to the rank sum score. Preoperative rank and anthropometric measurements were compared to postoperative rank. RESULTS: Interrater and intrarater reliability was excellent (intraclass correlation coefficient, >0.76; Pearson correlation, >0.75) on each of the three image sets. Columellar angle, nostril width ratio, and lateral lip height ratio were highly correlated with preoperative severity and moderately correlated with postoperative nasal appearance. Postoperative outcome was associated with preoperative severity (rank and anthropometric measurement). CONCLUSIONS: Consensus ranking of preoperative severity and postoperative outcome can be achieved on three-dimensional images. Preoperative severity predicts postoperative outcomes. Columellar angle, nostril width ratio, and lateral lip height ratio are objective measures that correlate with consensus ratings by surgeons at multiple ages.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».