A Systematic Review and Meta‐Analysis of Management Options for Empty Nose Syndrome: A Proposed Management Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Empty nose syndrome (ENS) is an acquired condition characterized by paradoxical nasal obstruction and sensation of nasal dryness often accompanied by psychological disorders such as depression or anxiety, typically occurring after the loss of inferior turbinate tissue or volume in the setting of prior sinonasal surgery. This review aims to identify and evaluate the reported management options. DATA SOURCES: PubMed, Scopus, and Web of Science. REVIEW METHODS: The terms "empty nose syndrome" OR "atrophic rhinitis" were used in a systematic search of original articles since the year 1990, yielding 1432 individual studies. These were screened on the Covidence platform for inclusion if any intervention was reported for the treatment of ENS. A pooled analysis of standardized mean differences (SMDs) combined with a random effects model was employed to report outcomes in Empty Nose 6-Item Questionnaire (ENS6Q), Sino-Nasal Outcome Test (SNOT), anxiety, and depression scores. RESULTS: A total of 35 articles were included, comprising 957 individual ENS patients. Surgical interventions mostly in the form of meatus augmentation implants accounted for 26 out of the 36 articles. The remaining ten articles included medical and psychological management options. SMD in SNOT, ENS6Q, anxiety, and depression scores were reported and demonstrated statistically significant improvements in follow-up periods of up to 1 year. All articles reported favorable outcomes following their chosen interventions. CONCLUSION: There is a paucity of evidence on the management of ENS and an absence of randomized controlled trials. Surgical intervention appears to be the current mainstay of treatment, but there is a potential role for psychological and medical management.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».