Patient-Specific Implants and Fat Grafting for Contour Deformities Post Craniosynostosis Reconstruction: A Therapeutic Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Contour deformities after fronto-orbital advancement for craniosynostosis reconstruction are commonly encountered. There is a paucity of literature describing secondary procedures to correct such deformities with reported outcomes. An approach to defect analysis and procedure selection is lacking. The authors present our experience utilizing fat grafting (FG) and patient-specific implant (PSI) reconstruction as management strategies for this population. METHODS: A retrospective analysis of consecutive patients who underwent secondary onlay PSI or FG for contour deformities after primary craniosynostosis reconstruction was carried out. Patient demographics, defect analysis, surgical approach, postoperative complications, and esthetic outcomes were recorded. Data were pooled across the entire cohort and presented in a descriptive manner. RESULTS: Fourteen patients (36% syndromic and 64% isolated) were identified that either underwent PSI (n = 7) with a mean follow-up of 56.3 weeks, FG (n = 5) with a mean follow-up of 36 weeks or a combination of both (n = 2) for deformities postcraniosynostis surgery. Supraorbital retrusion and bitemporal hollowing were the most common deformities. There were no intraoperative or postoperative complications. All patients achieved Whitaker class I esthetic outcomes and there were no additional revisions during the defined study period. The presence of a significant structural component or large (>5 mm) depression typically necessitated a PSI. CONCLUSIONS: Contour deformities after fronto-orbital advancement reconstruction can be successfully managed using FG and PSI either as a combination procedure or in isolation. The authors have proposed anatomical criteria based on our experience to help guide procedure selection. Future prospective studies would be beneficial in providing more objective assessment criteria.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».