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Enregistrement W2945809899 · doi:10.1177/0003489419846138

The Value of Dynamic Voice CT Scan for Complex Airway Patients Undergoing Voice Surgery

2019· article· en· W2945809899 sur OpenAlexaff
Mathieu Bergeron, Robert J. Fleck, Stephanie R. C. Zacharias, Meredith E. Tabangin, Alessandro de Alarcón

Notice bibliographique

RevueAnnals of Otology Rhinology & Laryngology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReconstructive surgeryAirwayOtorhinolaryngologyCohortVoice therapySurgeryLarynxRetrospective cohort studyAudiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Dynamic voice computerized tomography (DVCT) is a novel technique that provides additional information to characterize laryngeal function for patients with complex airway history that may alter surgical decisions. The goal of this study was to evaluate the impact of DVCT on decision making for reconstructive voice surgery for a cohort of post-airway reconstruction dysphonia patients. Methods: Retrospective chart review at a pediatric tertiary care center for patients with history of complex airway surgery and subsequent reconstructive voice surgery for dysphonia between 2010 and 2016. The study group had a DVCT prior to surgery while the control group underwent surgery without a DVCT. Consensus Auditory-Perceptual Evaluation of Voice (CAPE-V) and pediatric Voice Handicap Index (pVHI) scores were evaluated by the voice clinic team (otolaryngologist, speech therapist) before and after voice surgery. Results: Twenty-one patients were analyzed (14 female, 67%) with a mean age (SD) of 14 (4.5) years old. Ninety percent (17/21) had a prior tracheostomy and a mean (SD) of 2.6 (1.3) airway surgeries. Twelve patients (57%) underwent DVCT prior to reconstructive voice surgery. CAPE-V baseline scores were similar between study and controls (means [SE] = 49 [4.6] and 57 [6.0], P = .72). However, scores significantly improved for the study group after voice surgery (mean [SE] = 31 (4.7), P < .0001) while controls did not improve (58 [5.7], P = .99). Baseline VHI scores were similar between both groups: mean (SE) = 54 (5.4) versus 52 (6.2), respectively, P = .99. Postsurgically, VHI scores were also similar between both groups (means [SE]: 46 [7.1] vs 47 [4.5], P = .99). Reconstructive voice surgery for study patients included posterior cricoid reduction (46%), vocal fold medialization/augmentation (46%), and laryngeal reinnervation (7.7%) while all controls underwent a single treatment (vocal fold medialization/augmentation). Conclusion: Patients with preoperative DVCT were more likely to have improvement. DVCT appeared to have altered surgical decision making and has allowed tailoring of reconstructive surgery to specific patients’ needs. DVCT could represent an important tool prior to reconstructive surgery to guide the choice of surgical procedures for complex airway patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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