The role of steroid injection for vocal folds lesions in professional voice users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Benign vocal fold lesions identified in professional voice users, frequently require further treatment after failure of conservative measures. The role of vocal fold steroid injection as a treatment option for select benign lesions is the focus of this study. Steroid injection may avoid phonosurgery in some individuals thereby reducing the potential for adverse side effects associated with surgery. OBJECTIVE: The purpose of the study is to review the effect of steroid injection on vocal function in professional voice users associated with a benign lesion(s) using the Voice Handicap Index-10. METHOD: This study is a retrospective review of patients (professional voice users) that underwent 1 or more steroid injection(s) between July 2014-December 2018. The Voice Handicap Index-10 was compared from pre to post treatment. Patients were identified using billing code data for laryngeal injection. Patient demographics (age, gender, profession), previous phonosurgery, date of steroid injection and follow up dates as well as VHI-10 scores were collected from the electronic medical record. RESULTS: Twenty four patients were identified. The mean Voice HandicapIndex-10 score decreased from 23.5 pre injection to 17.8 post injection which represented a reduction of 24.3%. Vocal fold steroid injection procedure in our series was associated with one complication. CONCLUSION: Vocal fold steroid injection for benign lesions is a safe, well-tolerated procedure with an improvement in vocal function without surgical intervention. Steroid injection should be considered as a treatment option to avoid surgery in patients with select vocal fold lesions.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».