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Enregistrement W3181205265 · doi:10.14639/0392-100x-n1161

Applications of intraoperative angiography in head and neck reconstruction

2021· article· en· W3181205265 sur OpenAlexaff
Axel Sahovaler, Tommaso Gualtieri, Jong Wook Lee, Antoine Eskander, Konrado Massing Deutsch, Sabrina Q. Rashid, Mario Orsini, Alberto Deganello, J Davies, Danny Enepekides, Kevin Higgins

Notice bibliographique

RevueActa Otorhinolaryngologica Italica · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensUniversity Health NetworkSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryHead and neckIndocyanine greenAngiography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Laser-assisted angiography with indocyanine green (LAIG) allows objective intraoperative evaluation of tissue vascularity. We endeavored to describe our experience with this technique in the head and neck region. METHODS: A retrospective review from February 2016 till October 2018 was conducted. We included patients who underwent head and neck procedures in which LAIG was employed. The main outcome was postoperative wound complications. We analysed the influence of LAIG results in intraoperative decision-making process. RESULTS: Nineteen patients were included, and follow-up was for at least 6 months. LAIG was employed in 11 local flaps, 9 free flaps and 6 cases of pharyngeal closure during total laryngectomies. Wound complications occurred in two cases with distal tip flap necrosis. LAIG findings resulted in changes in decision making intraoperatively in 84% of procedures, which consisted in trimming poorly perfused tissues. There were no pharyngocutaneous fistulas. CONCLUSIONS: This represents a descriptive report on the use of LAIG on diverse head and neck reconstruction cases, with important impact on the decision-making process. A low number of postoperative wound complications were observed.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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