Expanding the Classic Facial Canons: Quantifying Intercanthal Distance in a Diverse Patient Population
Notice bibliographique
Résumé
Background: The intercanthal distance (ICD) is central to our perception of facial proportions, and it varies according to gender and ethnicity. Current standardized reference values do not reflect the diversity among patients. Therefore, the authors sought to provide an evidence-based and gender/ethnicity-specific reference when evaluating patients’ ICD. Methods: As per the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines, a systematic search of PubMed, Medline, and Embase was carried out for studies reporting on the ICD. Demographics, study characteristics, and ICDs were extracted from included studies. ICD values were then pooled for each ethnicity and stratified by gender. The difference between men and women, and that across ethnicities and measurement types were compared by means of independent sample t-test and one-way ANOVA (SPSS v.24). Results: A total of 67 studies accounting for 22,638 patients and 118 ethnic cohorts were included in this pooled analysis. The most reported ethnicities were Middle Eastern (n = 6629) and Asian (n = 5473). ICD values (mm) in decreasing order were: African 38.5 ± 3.2, Asian 36.4 ± 1.6, Southeast Asian 32.8 ± 2.0, Hispanic 32.3 ± 2.0, White 31.4 ± 2.5, and Middle Eastern 31.2 ± 1.5. A statistically significant difference (P < 0.05) existed between all ethnic cohorts, between genders among most cohorts, and between most values stratified by measurement type. Conclusions: Our standards of craniofacial anthropometry must evolve from the neoclassical canons using White values as references. The values provided in this review can aid surgeons in appreciating the gender- and ethnic-specific differences in the ICD of their patients.
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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 | 0,032 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».