HOW DEEP DO YOU GO? CLINICAL PREDICTION OF NASOPHARYNGEAL DEPTH BASED ON FACIAL MEASUREMENTS
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Nasopharyngeal (NP) depth prediction is clinically relevant in performing medical procedures, and enhancing technique precision and safety for patients. Nonetheless, clinical predictive variables and normative data in adults remain limited. This study aimed to determine normative data on NP depth and its correlation to external facial measurements. Methods: A multicenter cross-sectional study obtained data from adults presenting to otolaryngology clinics at five sites in Canada, Italy, and Spain. Investigators compared the endoscopically measured depth from sill to nasopharynx along the nasal floor to the facial measurements “curved distance from the alar-facial groove along the face to the tragus” and “distance from the tragus to a plane perpendicular to the philtrum.” When sinus CT images were available, the distance from the nasopharynx to nasal sill was also collected. Results: 371 patients participated in the study (41% women; 51 years old, SD 18). The average endoscopic depth was 9.4 cm (SD 0.86) and 10.1 cm (SD 0.9) for women and men, respectively (p<0.001; 95% CI 0.46 to 0.86). Perpendicular distance was strongly correlated to NP depth (r=0.775; p<0.001), with an average underestimation of 0.1 cm (SD 0.65; 95% CI 0.06 to 0.2). The equation: ND(cm) = perpendicular distance*0.773 + 2.344, generated from 271 randomly selected participants, and validated on 100 participants, resulted in a 0.03 cm prediction error (SD 0.61; 95% CI -0.08 to 0.16). Conclusions: Nasopharyngeal depth can be accurately approximated by the distance from the tragus to a plane perpendicular to philtrum. The generated predictive equation was most accurate but not likely clinically relevant.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».