Intraoperative Image-Guided Navigation in Craniofacial Surgery: Review and Grading of the Current Literature
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Image-guided navigation has existed for nearly 3 decades, but its adoption to craniofacial surgery has been slow. A systematic review of the literature was performed to assess the current status of navigation in craniofacial surgery. METHODS: A Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analysis (PRISMA) systematic review of the Medline and Web of Science databases was performed using a series of search terms related to Image-Guided Navigation and Craniofacial Surgery. Titles were then filtered for relevance and abstracts were reviewed for content. Single case reports were excluded as were animal, cadaver, and virtual data. Studies were categorized based on the type of study performed and graded using the Jadad scale and the Newcastle-Ottawa scales, when appropriate. RESULTS: A total of 2030 titles were returned by our search criteria. Of these, 518 abstracts were reviewed, 208 full papers were evaluated, and 104 manuscripts were ultimately included in the study. A single randomized controlled trial was identified (Jadad score 3), and 12 studies were identified as being case control or case cohort studies (Average Newcastle-Ottawa score 6.8) The most common application of intraoperative surgical navigation cited was orbital surgery (n = 36), followed by maxillary surgery (n = 19). Higher quality studies more commonly pertained to the orbit (6/13), and consistently show improved results. CONCLUSION: Image guided surgical navigation improves outcomes in orbital reconstruction. Although image guided navigation has promise in many aspects of craniofacial surgery, current literature is lacking and future studies addressing this paucity of data are needed before universal adoption can be recommended.
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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 | 0,014 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».