Rethinking Upper Blepharoplasty: The Impact of Pretarsal Show
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Conventional upper blepharoplasty relies on skin, muscle, and fat excision to restore ideal pretarsal space-to-upper lid fold ratios. The purpose of this study was to identify presenting topographic features of upper blepharoplasty patients and their effect on cosmetic outcomes. METHODS: This is a retrospective review of patients who underwent upper blepharoplasty at the authors' institution from 1997 to 2017. Preoperative and postoperative photographs were standardized using Adobe Illustrator to an iris diameter of 11.5 mm. Pretarsal and upper lid fold heights were measured at five locations. Patients were classified into three groups based on preoperative pretarsal show: none, partial, or complete. Photographs were randomized in PowerPoint and given a cosmetic score of 0 to 5 by four independent reviewers. RESULTS: Three hundred sixteen patients were included, 42 men (13 percent) and 274 women (87 percent). Group 1 included 101 eyes (16 percent), group 2 had 159 eyes (25 percent), and group 3 had 372 eyes (59 percent). Mean cosmetic score increased from 1.75 to 2.38 postoperatively (p < 0.001), with a significantly lower improvement in scores in group 3 compared to groups 2 and 1 for both sexes (p < 0.01). For group 3, those with midpupil pretarsal heights greater than 4 mm had a significantly lower postoperative aesthetic score (1.95) compared with those less than or equal to 4 mm (2.50) (p < 0.001). CONCLUSIONS: Many patients presenting for upper blepharoplasty have complete pretarsal show and are at risk for worse cosmetic outcomes using conventional skin excision techniques. Adjunctive procedures such as fat grafting and ptosis repair should be considered in this group. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Risk, II.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».