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Enregistrement W2803990923 · doi:10.1016/j.wjorl.2018.05.002

Evaluation of sheep sinonasal endoscopic anatomy as a model for rhinologic research

2018· article· en· W2803990923 sur OpenAlexaff
Luis Macias‐Valle, Andrés Finkelstein-Kulka, Jamil Manji, Christopher Okpaleke, Salahuddin Al‐Salihi, Amin R. Javer

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Otorhinolaryngology - Head and Neck Surgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnatomyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Despite many publications describing sheep models for functional endoscopic sinus surgery (FESS) procedures, accurate endoscopic anatomical studies are lacking. There are no publications correlating computed tomography (CT) and 3D models with endoscopic anatomical descriptions. This study evaluates and describes the endoscopic anatomy of a sheep model. METHODS: Ten live sheep (20-sides) were included. Two cadaveric specimens, imaged using thin slice CT for 3D reconstruction correlation were also included. Using endoscopy, anatomical structures were measured and described. Measurement of the same structures was carried out using the 3D imaging model. RESULTS: Three sets of turbinates were identified at 2.3, 5.1 and 8.5 cm from the anterior nasal sill. Frontal recess and uncinate process were identified at 12.7 cm. The septum has a bony and cartilaginous component and measures 10.5 cm. The sphenopalatine foramen was measured at 12.1 cm. All anatomical measurements were correlated with the measurements on the CT scan 3D volume-rendering model, thereby allowing for an accurate description of the sheep sinonasal anatomy. CONCLUSION: This study describes the endoscopic sinonasal anatomical measurements of the adult sheep. It is the first study to evaluate the sheep CT and endoscopic anatomy in order to determine its feasibility as an animal model for research in FESS.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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