Management of Congenital Auricular Anomalies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
LEARNING OBJECTIVES: After studying this article, the participant should be able to: 1. Describe normal ear anatomy and development, and evaluate the patient's ears for differences in shape, size, prominence, and symmetry. 2. Identify common congenital ear deformities, including prominent ear, macrotia, Stahl ear, cryptotia, constricted ear, and lobule anomalies. 3. Describe both early nonoperative management and operative techniques for correction of these ear deformities. 4. Be aware of advantages and disadvantages of common and emerging techniques for correction of pediatric ear deformities. SUMMARY: Whereas severe ear malformations such as microtia/anotia are rare, other ear deformities, such as prominent ear, Stahl ear, and cryptotia, are common. Although these ear deformities result in minimal physiologic morbidity, their psychological and cosmetic impact can be significant. Identifying these common deformities and understanding how they differ from normal ear anatomy is critical to their management. In cases where a deformity is identified in neonatal life, ear molding may obviate the need for surgery. Although various surgical techniques have been described for correction of common ear deformities, the surgeon should follow a careful stepwise approach to address the auricular deformity or deformities present. By using such an approach, complications may be minimized and predictable aesthetic outcomes achieved.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle