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Enregistrement W4390706997 · doi:10.1097/prs.0000000000011250

Minimally Invasive Corneal Neurotization: 10-Year Update in Technique Including Novel Donor Transfer of the Great Auricular Nerve

2023· article· en· W4390706997 sur OpenAlexaff
Jeffrey N. Gross, Neel Bhagat, Khoa D. Tran, Shaohui Liu, Charline S. Boente, Asim Ali, Gregory H. Borschel

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal Surgery and Treatments
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY: Corneal anesthesia, caused by lack of corneal innervation, is a rare but devastating condition that can lead to neurotrophic keratopathy, corneal ulceration, scarring, and blindness. Minimally invasive corneal neurotization enables transfer of regional donor sensory nerves to the cornea to provide sensation and ocular protection. The authors provide an update on technical advances and modifications that have refined the surgery over the past 10 years, as well as step-by-step intraoperative videos of corneal neurotization, noting its critical steps, pitfalls, and caveats. The videos illustrate the novel technique of using the greater auricular nerve with a sural nerve graft extension as the donor nerve for the procedure. The steps and considerations depicted will allow surgeons to carry out corneal neurotization efficiently, safely, and effectively.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,247
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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