Mastoid Fascia Tissue Graft as a Tip Camouflage Technique in Rhinoplasty: A Reliable Alternative to Soft Cartilage Grafts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditional rhinoplasty tip grafts often lead to visibility issues, prompting patients to seek revision surgery. The mastoid fascia tissue graft (MFTG) provides a natural-appearing alternative with an acceptable risk of complication. The MFTG remains less visible through the skin and helps camouflage and conceal tip irregularities. This study of 193 patients examines the MFTG's effectiveness in nasal tip refinement, evaluating revision and infection rates. METHODS: A retrospective analysis of MFTG use for nasal tip appearance during open rhinoplasty in the senior author's (R.G.R.) practice was conducted, covering the period from January of 2019 to June of 2022. Inclusion criteria encompassed open rhinoplasty cases using mastoid tissue for tip appearance with at least 12 months of follow-up. Among 2003 cases, 193 met these criteria and were evaluated for subsequent revision and infection rates. RESULTS: The average patient age was 34.2 years (175 female patients and 18 male patients). Primary rhinoplasty was performed in 113 patients, with 80 receiving revision operations. The average follow-up was 14.8 months. Six patients (3.1%) overall needed extended antibiotics, including 1 primary rhinoplasty patient (0.9%) and 5 secondary rhinoplasty patients (6.3%). Overall, revision rhinoplasty was required in 6 patients (3.1%) (1 primary patient [0.9%] and 5 secondary rhinoplasty patients [6.3%]). CONCLUSIONS: MFTG use for an aesthetically pleasing nasal tip appearance is a safe, convenient, and effective technique for camouflaging and concealing nasal tip contour irregularities in both primary and revision rhinoplasty. Use of the MTFG is associated with minimal morbidity. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic, IV.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».