Maintenance of the anatomic contours in auricular reconstruction: The button technique
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Reconstructing the contours of the auricle is a unique challenge. Various bolster techniques have been tried to help prevent complications such as hematoma, seroma, and morbidity. Here, we describe a simple technique using a button to maintain the natural ear contour when it is at risk of a poor aesthetic outcome. MATERIALS AND METHODS: A 77-year-old man underwent resection of a squamous cell carcinoma of the postauricular skin on the right ear, which involved the helical margin. A skin graft was chosen to close the defect. However, on initial inspection of the repair, buckling of the scaphoid fossa, collapse of the antihelical fold, and notching of the helix were observed. When these buckling changes persisted even after the anesthesia-related swelling resolved the following day, a button bolster was placed for 2.5 weeks to provide support for the cartilage. RESULTS: Standardized digital imaging revealed maintenance of the original contours and sulci of the ear with an excellent cosmetic result. CONCLUSION: Recreation of the auricular contours is critical for an excellent cosmetic outcome. Using a button bolster is worth considering as it is of low cost, can easily fit into the natural ear contours, and can provide a rigid structure to ensure maintenance of the ear shape.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».