Computerized Approach to Facial Transplantation: Evolution and Application in 3 Consecutive Face Transplants
Notice bibliographique
Résumé
Face transplant (FT) candidates present with unique anatomic and functional defects unsuitable for autologous reconstruction, making the accurate design and transplantation of patient-specific allografts particularly challenging. In this case series, we present our computerized surgical planning (CSP) protocol for FT. METHODS: CSP, computer-aided design and manufacturing, intraoperative navigation, and intraoperative computerized tomography have been successfully incorporated into a comprehensive protocol. Three consecutive FTs were performed. CSP and postoperative results were compared using computerized tomography-derived cephalometric measurements, and the literature was reviewed. RESULTS: Two full and 1 partial FT were successfully performed using the CSP protocol. CSP facilitated the execution of FT with minor angular and translational cephalometric variations on immediate postoperative imaging. Our evolving experience was accompanied by a decreased reliance on cadaveric simulation, from 10 mock transplants and a research procurement before the senior author's first clinical FT (2012) to 6 mock transplants and no research procurement before the third FT (2018). Operative time was significantly reduced from 36 to 25 hours, as was the need for major orthognathic surgical revision. This reflects the learning curve and variable case complexity, but it is also representative of improved planning and execution, complemented by the systematic incorporation of CSP into FT. CONCLUSIONS: A CSP protocol allows for refinement of operative flow, technique, and outcomes in partial and full FT. Standards for functional and esthetic outcomes are bound to evolve with the field's growth, and computerized planning and execution offer a reproducible approach to FT through objective quality assurance.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».