Recurrent epiphora after dacryocystorhinostomy surgery: Structural abnormalities identified with dacryocystography and long term outcomes of revision surgery
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
BACKGROUND: To investigate the aetiopathology of recurrent epiphora or stickiness after dacryocystorhinostomy (DCR) surgery, identifiable on dacryocystography (DCG), and to assess the success rates of secondary corrective surgeries. METHODS: Consecutive post-DCR DCG images from patients with recurrent symptoms were reviewed between 2012 and 2015. RESULTS: One hundred fifty-nine eyes of 137 patients were evaluated. Fifty-eight DCGs showed normal postoperative findings, 4 an upper/lower canalicular block, 13 a common canalicular block, 31 a completely closed anastomosis, 50 a narrow anastomosis, and 3 an anastomosis draining into a nasal sinus. The most successful corrective procedures for each failure category were: Lester Jones Tube (LJT) for a normal post-operative DCG (17/18 success), Sisler trephination with tubes for upper/lower canalicular block (1/2 success), redo-DCR with tube for common canalicular blockage (5/6 success), redo-DCR +/- tube for completely closed anastomosis (12/16 success), LJT followed by redo-DCR +/- tube for narrow surgical anastomosis (1/1 and 17/27 success respectively), and redo-external-DCR with tube for anastomosis into a nasal sinus (1/1 success). Redo-DCR was ineffective in patients who had good post-DCR anatomical patency (22% success). CONCLUSION: This is the first study to report success rates of redo-DCR surgery according to anatomical findings confirmed by DCG. The outcome flow diagram help clinicians recommend procedures that are most likely to be successful for their patient's specific anatomical abnormality. It also provides a visual tool for the shared decision-making process. Notably, symptomatic patients with a normal DCG post DCR are unlikely to benefit from redo-DCR, with a LJT being the recommended next step.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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