Anatomical Variations on Routine CT Scans Observed in the Paranasal Sinuse
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of current study is to determine the frequency of anatomical variants on routine CT scan observed in the paranasal sinus. Stud Design: Cross-sectional Place and Duration: The study was conducted at Radiology department of Jinnah Hospital, Lahore for the duration of nine months from January 2021 to September 2021. Methods: There were 90 sinus patients of both genders with ages 20-55 years in this study. Cases were recruited after informed written permission was obtained and data such as gender and BMI were collected. The prevalence of various anatomical variations of the sinonasal cavities was determined based on the results of the CT scans. Anatomical differences between individuals with low to no apparent imaging evidence of rhinosinusitis vs those with clinically substantial radiologic evidence of rhinosinusitis were examined in this study. SPSS 21.0 was used to analyze complete data. Results: Among 90 cases, the majority of the patients were males 63 (70%) and 27 (30%) were females with mean age 33.41±8.56 years and mean BMI 23.22 ±5.31 kg/m2. According to Kero’s classification to determine the difference in olfactory fossa depth, most of the patients 62 (68.9%) were in type II, 20 (22.2%) in type I and 8 (8.9%) in type III. In accordance with anatomical variation, we found that most of the patients 65 (72.2%) had deviated nasal septum (DNS) followed by agger nassi cells in 61 (67.8%) cases and concha bullosa in 35 (38.9%) cases. Conclusion: We concluded in this study that the prevalence of anatomical variants among patients of paranasl sinus was higher in which the majority of the patients had deviated nasal septum and agger nassi cells. Keywords: Frontal sinus, Paranasal Sinus, Maxillary sinus, Anatomical variants
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».