A Study on the Nonsurgical Correction Treatment Age Window and Long-Term Follow-Up of Infants With Congenital Ear Anomalies in China
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the efficacy of ear molding across various initial ages and analyze challenges encountered by infants beyond the optimal treatment age window. METHODS: A retrospective review of 331 infants (527 ears) treated with EarWell was conducted over 5 years from January 2017 to March 2022 at a single center. The treatment duration of the ear molding, success rate, recurrence rate, and complication rate were analyzed among the 3 age groups. Concentrate on evaluating treatment outcomes for infants with an initial age exceeding 42 days. RESULTS: The mean age at initial treatment was 25±28 days. In addition, it includes a child with cryptotia who is 3.5 years old (1278 d). The mean duration of treatment was 7±5 weeks. In the long-term follow-up, the overall treatment success rate was 92%, with 467 ears (88.6%) showing improvement without recurrence, 30 ears (5.7%) experiencing varying degrees of recurrence, and 30 ears (5.7%) showing no improvement or complete recurrence. A total of 20 infants (3%) developed mild skin complications during treatment. CONCLUSIONS: Ear molding is a safe and effective option for the treatment of congenital ear anomalies, with a low recurrence rate during long-term follow-up. For infants with congenital auricular anomalies aged over 42 days, ear molding remains a viable option. Treatment success may be influenced by the age at treatment, the subtype of anomalies, and relies on the assessment of a specialized otologist, expert procedural techniques, as well as thorough understanding and cooperation from parents.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».