Use of intranasal submucosal fillers as a transient implant to alter upper airway aerodynamics: implications for the assessment of empty nose syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Empty nose syndrome (ENS) is a debilitating condition associated with inferior turbinate tissue loss. Surgical augmentation of the inferior meatus has been proposed to treat ENS, although efficacy data with validated, disease-specific questionnaires is limited. Instead we evaluated submucosal injection of a transient, resorbable filler into the inferior meatus to favorably alter nasal aerodynamics in ENS patients. METHODS: Patients with a history of inferior turbinate reduction, diagnosed with ENS via Empty Nose Syndrome 6-Item Questionnaire (ENS6Q) and cotton testing, were enrolled and underwent submucosal injection of carboxymethylcellulose/glycerin gel (Prolaryn®) into the inferior meatuses between July 2014 and May 2018. This material likely resorbs over several months. Outcomes included comparisons of preinjection and postinjection symptoms at 1 week, 1 month, and 3 months using the ENS6Q, 22-item Sino-Nasal Outcome Test (SNOT-22), Generalized Anxiety Disorder 7-item scale (GAD-7), and Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9). RESULTS: Fourteen patients underwent injections. Mean ENS6Q scores significantly decreased from baseline at 1 week (20.8 vs 10.5; p < 0.0001), and remained reduced but upward-trending at 1 month (13.7, p = 0.002) and 3 months (15.5, p > 0.05) following injections. Mean SNOT-22 scores significantly decreased at 1 week (p = 0.01) and 1 month (p = 0.04), mean GAD-7 at 1 month (p = 0.02) and 3 months (p = 0.02), and mean PHQ-9 at 1 week (p = 0.01) and 1 month (p = 0.004) postinjection. CONCLUSION: Transient, focal airway bulking via submucosal filler injection at sites of inferior turbinate tissue loss markedly benefits ENS patients, suggesting that aberrant nasal aerodynamics from inferior turbinate tissue loss contributes to (potentially reversible) ENS symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».