544 Improvement of Skin Quality in Patients Undergoing Nasal Fat Grafting: A Systematic Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Primary aims: to understand the effects of adipose tissue or its derivatives on nasal skin quality, and whether lipofilling may improve nasal skin quality. Secondary aims: to understand whether post-lipofilling nasal skin improvement can be observed and quantified in both good quality and scarred nasal skin, to investigate if changes are related to the differing levels of preoperative skin quality (unscarred vs scarred), to review outcomes for different types of fat harvesting and processing techniques prior to grafting and identify complications following nasal lipofilling. Method A search strategy will be developed to search MEDLINE, Embase, Web of Science, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials, followed by a grey literature search, to identify relevant publications. Two researchers will review titles, abstracts, and full-texts of the resulting publications, against the inclusion and exclusion criteria (a third researcher will decide where there are disagreements), as part of an independent two-person three-stage assessment strategy. Non-English/ Portuguese/ French articles, abstracts, letters, editorials, and expert opinions will be excluded. Results This systematic review has been registered on the PROSPERO International Prospective Register of Systematic Reviews (CRD 42021290198). Conclusion Adipose tissue has regenerative potential; it has been suggested there may be improvement in nasal skin quality following fat tissue grafting into the nasal region. Primary and secondary rhinoplasty procedures are being increasingly performed and multiple procedures may result in nasal skin damage, which should be addressed during secondary reconstruction. Understanding whether lipofilling improves nasal skin quality in nasal reconstruction could support its use in appropriate patients undergoing rhinoplasty.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».