Does skin thickness affect satisfaction post rhinoplasty?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the mean nasal skin thickness in the Middle Eastern population and to assess the effect of skin thickness on patients' satisfaction following rhinoplasty surgeries. Methods: Radiological measurements of skin thickness at the 3 vertical thirds of the nasal dorsum were taken. A total of 154 patients (80 females and 74 males) who were scheduled for computed tomography scan for the paranasal sinuses were included in the study. The patients were then categorized into 3 groups: thick, medium, and thin nasal skin. A scale from 10% to 100% was used to assess patient satisfaction following rhinoplasty. Satisfaction and skin thickness were analyzed using the Kruskal-Wallis test. Results: Nasal skin thickness for males was 6.13, 2.76 millimeter (mm) from the upper and 3.70 mm to the lower third. For females, it was 5.34, 2.13 mm from the upper and 3.21 mm to the lower third. There was no statistically significant difference in patient satisfaction among the 3 skin thickness groups (p=0.089). Conclusion: This study provides baseline results of nasal skin thickness in the Middle Eastern population. The results also show that nasal skin thickness may not be a strong factor affecting patient satisfaction.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».