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Enregistrement W4286742014 · doi:10.1007/s12663-022-01761-y

Management of Aesthetical and Functional Complications after Total Parotidectomy. First Long-Term Experiences with Dermal Matrix Surgimend ® in Patient Affected by Malignant Parotid Tumors

2022· article· en· W4286742014 sur OpenAlexaboutno aff
Paola Bonavolontà, Giorgio İaconetta, Giovanni Improda, Cristiana Germano, Gerardo Borriello, Federica Goglia, Vincenzo Abbate, Pasquale Piombino, Luigi Califano, Giovanni Dell’Aversana Orabona

Notice bibliographique

RevueJournal of Maxillofacial and Oral Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Tumors Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Napoli Federico II
Mots-clésMedicineParotidectomyVascularitySurgeryOtorhinolaryngologyIncidence (geometry)Retrospective cohort studyFacial nerve

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This is an observational cohort study on patients affected by malignant parotid tumors treated with total parotidectomy. The aim of our work is to analyze and compare the effects and complications after parotidectomy, using or not SurgiMend ®. Methods: 40 patients were retrospectively enrolled between September 2014 and June 2020. Basing on the placement of SurgiMend ® for parotid lodge reconstruction, the samples were divided into two groups. Thus, the incidence rate of complications after the surgical procedure was analyzed between the two groups. Results: = 0.05) revealed a significant difference of Vancouver Scar Scale (VSS) between the two groups, representation as vascularity and pigmentation improvement, changing scar color, scar height reduction, and increased pliability. Conclusion: Although many techniques are available to fill the parotidectomy defect, improve facial contour and prevent Frey's syndrome, the use of SurgiMend ® matrix is one of most effective and reliable method to address these complications, with the advantage of decreased operative time due to not require an additional surgical donor site.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,419

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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