The Ansa Hypoglossi: Quantifying Axonal Density of a Donor Nerve for Facial Reinnervation
Notice bibliographique
Résumé
Background: There are a number of nerve grafting options for facial reanimation and the ansa hypoglossi (AH) may be considered in select situations. Objective: To compare axonal density, area, and diameter of AH with other nerves more usually used for facial reanimation. Methods: AH specimens from patients undergoing neck dissections were submitted in formalin. Proximal to distal cross sections, nerve diameters, and the number of axons per nerve, proximally and distally, were measured and counted. Results: Eighteen nerve specimens were analyzed. The average manual axon count for the distal and proximal nerve sections was 1378 ± 333 and 1506 ± 306, respectively. The average QuPath counts for the proximal and distal nerve sections were 1381 ± 325 and 1470 ± 334, respectively. The mean nerve area of the proximal and distal nerve sections was 0.206 ± 0.01 and 0.22 ± 0.064 mm 2 , respectively. The mean nerve diameter for the proximal and distal nerve sections were 0.498 ± 0.121 and 0.526 ± 0.75 mm, respectively. Conclusion: The histological characteristics of the AH support clinical examination of outcomes as a promising option in facial reanimation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».