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Enregistrement W3094029929 · doi:10.5430/jst.v10n2p17

Facial Plexiform Neurofibroma excision with sequential muti-layer hemostatic sutures, the novel technique to reduce blood loss

2020· article· en· W3094029929 sur OpenAlexvenueno aff
Jonathan Velazquez‐Mujica, Willerd Cadavid, Andrea Don Francesco, Dicle Aksöyler, Hung‐Chi Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Solid Tumors · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurofibromatosis and Schwannoma Cases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlexiform neurofibromaMedicineSurgeryFibrous jointNeurofibromatosisBlood lossLigationNeurofibromaRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plexiform neurofibromatosis is an autosomal dominant and is frequently seen at birth. Surgical excision is asociate to facial nerve damage and profussal bleeding. Sequential multi-layered hemostatic sutures is a technique frequently used in our practice for Arterio-veous malfromations (AVM). 15 patiets with facial plexiform neurofibroma were treated from 2004 to 2020 with surgical excision, in all patients the hemifacial area was affected. Although preoperative embolization is well known as a safe technique to reduce intraoperative bleeding, low rates of serious complications were reported as stroke, ischemic attack and necrosis. The multi-layered hemostatic sutures permit to remove piecewise the tumor avoiding dramatically bleeding in all our procedures, and is based on vessel collapse after mechanical ligation. The sequential multi-layer suture and the retrograde disection of the facial nerve in our practice has decresed the average of iatrogenic damage of nerve, and massive bleeding during the excision of the plexiform neurofibroma.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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