Nasolacrimal Obstruction Following the Placement of Maxillofacial Hardware
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This article reviews cases of nasolacrimal obstruction (NLO) secondary to maxillofacial hardware placement. METHODS: A retrospective review was performed at a single institution from 2012 to 2017 of patients with NLO following maxillofacial reconstruction. The study was approved by the Institutional Review Board of the University of California, San Francisco, adhered to the tenets of the Declaration of Helsinki, and was Health Insurance Portability and Accountability Act compliant. Patients were included if external dacryocystorhinostomy (DCR) confirmed previously placed maxillofacial hardware as the primary contributor to lacrimal outflow obstruction and had at least 3 months of follow-up. RESULTS: Of 420 patients who underwent external DCR, 6 cases of implant-related NLO were identified. The mean age was 47.3 ± 9.6 years and 66.7% of patients were male. All patients presented with epiphora and 50% also had chronic dacryocystitis. Patients had prior maxillofacial hardware placement for paranasal sinus tumors (66.7%) or facial fractures (33.3%). In addition to external DCR, all patients had revision or removal of implants that were impeding lacrimal outflow by 2 mechanisms: (1) an orbital implant impinging the lacrimal sac or nasolacrimal duct (NLD) and/or (2) maxillofacial screws placed into the bony NLD or nasolacrimal fossa. Five of the 6 patients (83.3%) had complete resolution of symptoms and patency of the nasolacrimal system at their last follow-up visit (range 3-30 months). CONCLUSION: NLO secondary to hardware placement, though infrequent, is underreported. Two mechanisms of hardware-induced NLO were encountered in this case series. Specific attention to nasolacrimal anatomy at the time of maxillofacial reconstruction may help minimize implant-induced NLO.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».