To what extent can mastication functionality be restored following mandibular reconstruction surgery? A computer modeling approach
Notice bibliographique
Résumé
STATEMENT OF PROBLEM: Advanced cases of head and neck cancer involving the mandible often require surgical removal of diseased sections and subsequent replacement with donor bone. During the procedure, the surgeon must make decisions regarding which bones or tissues to resect. This requires balancing tradeoffs related to issues such as surgical access and post-operative function; however, the latter is often difficult to predict, especially given that long-term functionality also depends on the impact of post-operative rehabilitation programs. PURPOSE: To assist in surgical decision-making, we present an approach for estimating the effects of reconstruction on key aspects of post-operative mandible function. MATERIAL AND METHODS: We develop dynamic biomechanical models of the reconstructed mandible considering different defect types and validate them using literature data. We use these models to estimate the degree of functionality that might be achieved following post-operative rehabilitation. RESULTS: We find significant potential for restoring mandibular functionality, even in cases involving large defects. This entails an average trajectory error below 2 mm, bite force comparable to a healthy individual, improved condyle mobility, and a muscle activation change capped at a maximum of 20%. CONCLUSION: These results suggest significant potential for adaptability in the masticatory system and improved post-operative rehabilitation, leading to greater restoration of jaw function.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».