MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2955760220 · doi:10.1186/s40463-019-0353-8

Endoscopic removal of ectopic sinonasal teeth: A systematic review

2019· review· en· W2955760220 sur OpenAlexaff
Marc Levin, Doron D. Sommer

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquedental development and anomalies
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDentistryMedicineOrthodontics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Ectopic sinonasal teeth are uncommon. The classic approach to removal of such foreign bodies was the Caldwell-Luc. In recent years however, endoscopic approaches have become increasingly utilized. Despite this, there is a dearth of literature and consensus regarding the endoscopic removal of ectopic sinonasal teeth. As such, we conducted a systematic review on all cases of endoscopic removal of ectopic sinonasal teeth in the literature. With an understanding of the literature, clinical and technical decision making for patients with this pathology may be elucidated. METHODS: Systematic review of the Ovid Medline, EMBASE Classic and Pubmed databases were conducted using PRISMA guidelines. RESULTS: Our search identified 100 articles. Final inclusion consisted of 23 studies with a total of 27 patient cases. The majority of the patients included were male (70.4%) with a mean age of 27.06 years. Patients presented with a multitude of symptoms, with nasal obstruction (48.14%), rhinorrhea (22.2%), facial pain (22.2%) and epistaxis (22.2%) being most common. Surgeons mostly reported using a 0° endoscope (22.2%) and performing a maxillary antrostomy/uncinectomy (37%) and simple extraction under general anesthetic (41%). CONCLUSIONS: This systematic review analyzed important epidemiological, clinical and technical information regarding patients with endoscopic removal of sinonasal ectopic teeth. Further research is needed to promote implementation of such data into clinical practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Otolaryngology - Head and Neck SurgeryMême sujetdental development and anomaliesTravaux en français237 207