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Enregistrement W4387472529 · doi:10.1097/scs.0000000000009783

Outcomes of Endonasal Dacryocystorhinostomy Performed for Functional Nasolacrimal Obstruction With Delay on Dacryoscintigraphy

2023· article· en· W4387472529 sur OpenAlexaff
Kevin Hodgson, Ahsen Hussain

Notice bibliographique

RevueJournal of Craniofacial Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNasolacrimal Duct Obstruction Treatments
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDacryocystorhinostomyNasolacrimal duct obstructionSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To report the demographics and outcomes of endonasal dacryocystorhinostomy (DCR) following dacryoscintigraphy (DSG) performed for a series of patients with functional epiphora. METHODS: Case series of endonasal DCR outcomes in patients with symptomatic epiphora with no evidence of lacrimal hypersecretion or lacrimal pump failure, minimal regurgitation noted on syringing, and DSG-confirmed delayed drainage. A successful outcome was defined as 80% subjective improvement or resolution of tearing on the operated side. Patient charts, DSG results, and operative records were examined, and data were collected. Relevant literature was reviewed and discussed. RESULTS: The case series included 15 eyes of 10 patients. The mean age was 61.7 years at the time of surgery. Most cases (n=13) had post-sac obstruction, retention, or delay. One patient had pre and post-sac retention. A total of 12 cases had success after endonasal DCR, and 3 cases had failure. Follow-up for all operated patients was over 6 months. There were no reported complications by the surgeon or patients. CONCLUSIONS: Patients with functional epiphora confirmed by DSG seem to have a high success rate after endonasal DCR. In patients with symptomatic epiphora with subjective patency on syringing, the use of DSG in decision-making and outcome prediction may be supported. Further studies, including clinic-based tests, to demonstrate functional obstruction are warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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