Use of Social Media and an Online Survey to Discuss Complex Reconstructive Surgery: A Case of Upper Lip Reconstruction with 402 Responses from International Microsurgeons
Notice bibliographique
Résumé
Background The best reconstructive strategy for upper lip defects is still in debate. The purpose of this study was to analyze the decisions made by international microsurgeons, who were participated through online questionnaire, distributed by email and social media network. Materials and Methods A case of a two-thirds upper lip oncologic defect was presented via an online questionnaire and 402 microsurgeons replied their treatment options. The data were then analyzed according to the geographic area, microsurgical fellowship, seniority, and subspecialty. All the data were analyzed using SPSS 22. Results A total of 27.7% of microsurgeons chose a free flap, while 72.3% chose a local/pedicle flap as their preferred method for reconstruction. The most common choice of free and local/pedicle flaps was radial forearm (73.6%) and Abbé (36.2%), respectively. The microsurgeons in Europe preferred local/pedicle flaps than free flap when compared with Middle/South America, Asia-Pacific, Africa and South Asia/Middle East (11.6% versus 50%, 43.4%, 29.3% and 27.3%, respectively, multivariant p < 0.05). The microsurgeons with microsurgical fellowships preferred to use free flaps (32.9% versus 17.5%, multivariant p = 0.021). There was no difference for the seniority and specialty of the microsurgeons. Conclusions The online questionnaire is valuable and feasible for obtaining experts' opinions. This study provides a current global overview of surgical preferences for this common complicated clinical scenario.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».