Soft-Tissue Reconstruction in Progressive Hemifacial Atrophy: Current Evidence and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Progressive hemifacial atrophy is a rare disorder characterized by gradual unilateral soft-tissue atrophy in the face, which may also include clinically significant degeneration of underlying muscle and bone. In recent years, there has been a growing body of evidence regarding different soft-tissue reconstructive strategies in progressive hemifacial atrophy and the impact of intervention timing on disease progression. This article provides a comprehensive synthesis of the latest evidence to guide optimal management. METHODS: A comprehensive multidatabase search was performed through April of 2020 using relevant search terms to identify clinical studies. Outcomes, complications, and disease- and patient-related indications pertaining to different soft-tissue reconstructive strategies in progressive hemifacial atrophy were collected and critically appraised. RESULTS: Thirty-five articles reporting on a total of 824 progressive hemifacial atrophy patients were evaluated; 503 patients (61 percent) were managed by microvascular free flaps, 302 patients (37 percent) were managed by autologous fat grafts, and 19 patients (2 percent) were managed by pedicled flaps. A detailed synthesis of outcomes is presented in this article, as is a comparative evaluation of different microvascular free flap options. CONCLUSIONS: Soft-tissue reconstruction in progressive hemifacial atrophy remains an evolving field. Operative decision-making is often multifaceted, and guided by specific volumetric, aesthetic, and functional deficiencies. Serial fat grafting is the primary modality used for patients with mild soft-tissue atrophy, whereas microvascular free flaps widely remain the treatment of choice for reconstruction of large-volume defects. There exists a growing role of graft supplementation to improve fat graft survival, whereas recent evidence demonstrates that early intervention may help curb disease progression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».