Evaluating short and long term outcomes following pediatric Myringoplasty with Gelfoam graft for tympanic membrane perforation following ventilation tube insertion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Myringotomy with ventilation tube (VT) insertion to treat recurrent acute otitis media and chronic secretory otitis media has become one of the most common surgical procedures performed in children. Although contemporary literature has detailed the various patient and perioperative factors that affect successful pediatric myringoplasty, there is still limited evidence surrounding the increasing number of graft material options. In particular, gelfoam patching has arisen as a simple and efficient modality for perforation closure, but has a paucity of evidence particularly in pediatric cohorts. Our study aims to evaluate the clinical and audiometric outcomes following gelfoam myringoplasty for TMP following prolonged VT insertion in an urban pediatric population. METHODS: A retrospective review of pediatric patients who underwent myringoplasty between 2013 and 2018 following ventilation tube insertion. Patient demographics, comorbidities, and graft material were correlated with audiometric and clinical outcomes on follow up examination. RESULTS: One hundred twenty patients underwent myringoplasty, with 61 (50.8%) males with a mean age of 8.9 years old. 101 (84.2%) of patients eventually underwent successful tympanic membrane (TM) closure, with 93 (77.5%) demonstrating closure at initial follow up. In the gelfoam cohort, 77 (90.6%) of patients demonstrated successful TM closure at initial follow up. Overall mean time to closure was 5.6 (standard error (SE) 0.9) months. A multivariate Cox proportional hazards model demonstrated none of the covariates including graft material significantly affected TM closure. Mean change in air conduction threshold were comparable between graft materials. CONCLUSIONS: Pediatric myringoplasty with gelfoam graft material is a safe and viable alternative with favorable short and long term clinical and audiometric outcomes.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».