Surgical Microtia Reconstruction in Hemifacial Microsomia Patients: Current State and Future Directions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hemifacial microsomia (HFM) is one of the most common congenital craniofacial disorders. Among many other features, microtia is present in the large majority of these patients. However, mainly due to the unilateral hypoplastic anatomy, microtia reconstruction among this patient population remains a reconstructive challenge for plastic surgeons. Given that no clear standards exist, an evidence-based synthesis of the literature was devised. Methods: A systematic search of Pubmed, Medline, and Embase was carried out, in accordance with the PRISMA guidelines. Studies discussing surgical microtia reconstruction for HFM patients were retained. Qualitative data regarding study design, challenges addressed, specific recommendations, and their respective strengths/limitations were extracted from each. Retrieved recommendations were consolidated and assigned a level of evidence grade. Results: Although only 11 studies were included in this review, these provided 22 main recommendations regarding the eight HFM-specific challenges identified, which were of either grade C (n = 5) or D (n = 17). Included studies addressed construct location (n = 7), the low hairline (n = 6), soft tissue construct coverage (n = 6), earlobe reconstruction (n = 6), construct projection (n = 5), anomalies of the relevant neurovascular systems (n = 2), retroauricular construct coverage (n = 2), and sizing of the construct (n = 2). Conclusions: Given the many persisting reconstructive challenges regarding surgical microtia reconstruction for HFM patients, the authors present a comprehensive and evidence-based consolidation of recommendations specific to these challenges. The authors hope this systematic review can appropriately guide plastic surgeons and will ultimately improve care for this patient population.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle