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Enregistrement W3185139499 · doi:10.1111/vsu.13686

Angularis oris axial pattern flap as a reliable and versatile option for rostral facial reconstruction in cats

2021· article· en· W3185139499 sur OpenAlexaff
Vinícius Gonzalez Peres Albernaz, Michelle L. Oblak, Juliany Gomes Quitzan

Notice bibliographique

RevueVeterinary Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVeterinary Oncology Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCATSAnatomyOrthodonticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate outcomes associated with the use of an angularis oris axial pattern flap (AOAPF) for rostral facial reconstruction in cats. ANIMALS: Nine adult client-owned cats. STUDY DESIGN: Short case series. METHODS: Ten AOAPF were performed in nine cats after resection of a tumor. Wounds were located at the nose, infraorbital, supraorbital, frontal, eye, and ear canal region. Orbital exenteration (n = 3), pinnectomy (n = 2), nasal planum resection, total ear canal ablation (n = 2), and partial eyelid reconstruction (n = 3) were performed. RESULTS: Short-term postoperative complications included flap edema (n = 10), suture dehiscence (n = 3), and distal tip necrosis (n = 3). All wounds resulting from minor complications healed by second intention in 5-15 days. Long-term complications included epiphora (n = 2), frequent grooming around the eyes (n = 2), and enucleation due to corneal ulcer secondary to impaired postoperative eyelid function (n = 1). Tumor recurrence occurred in 3 cases. CONCLUSION: The AOAPF was a versatile and reliable option for rostral facial reconstruction in cats with acceptable long-term outcomes.

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 enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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