Cartilage Chips in Rhinoplasty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study reveals that the cartilage chips can be a good solution for camouflage and augmentation in rhinoplasty. METHODS: In this study, 64 patients who had undergone rhinoplasty from 2014 to 2019 were retrospectively studied. The average age was 31. Forty-nine patients had primary and 15 revision rhinoplasties. Cartilage chips were cut into less than 0.5-mm thickness dimensions changing from 2 to 10 mm. They were used to fill deep radix, depressions at the key area, supratip area, around the grafts to prevent their visibility at the tip. In addition, they were used in the fascia for augmentation. The cartilage chips were sculpted from the septal cartilage in 47, rib in 16, and ear cartilage in one case. RESULTS: They were applied on the radix in 25, middle vault in 37, supratip area in 32, and on the tip in 12 cases. In 30 cases, cartilage chips were mixed with cartilage dust for better fixation and camouflage. They were placed in the fascia in three cases for dorsal augmentation. Complications were seen in three cases in the form of irregularities. CONCLUSION: Cartilage chips are found to be a powerful solution in terms of camouflage and augmentation.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».