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Enregistrement W4401930533 · doi:10.1111/cid.13385

Collaboration between otolaryngologists and oral surgeons in maxillary sinus elevation planning

2024· review· en· W4401930533 sur OpenAlexvenueno aff
John R. Craig, Alberto Maria Saibene, Elena Felisati, Giovanni Felisati

Notice bibliographique

RevueClinical Implant Dentistry and Related Research · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMaxillary sinusCone beam computed tomographyGrading (engineering)Medical physicsOtorhinolaryngologyDentistryComputed tomographySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The collaboration between otolaryngologists and dental providers is crucial for the planning and execution of maxillary sinus elevation (MSE) procedures, which are integral to successful dental implant placements. PURPOSE: This article examines the essential role of otolaryngological assessments in identifying potential sinonasal risks that could impact the outcomes of MSE. MATERIALS AND METHODS: A comprehensive narrative review of existing literature was conducted. DISCUSSION: The review underscores the importance of thorough preoperative evaluations, including patient history, computed tomography (CT) or cone-beam CT (CBCT) scans, and nasal endoscopy, to mitigate sinonasal health risks. It details various clinical scenarios and patient assessments, emphasizing a systematic approach to diagnosing and managing sinonasal conditions proactively. The discussion reveals that while some sinus conditions may not significantly affect MSE success, conditions impacting mucociliary clearance and sinus drainage are critical risk factors requiring otolaryngological intervention. Additionally, the article introduces a grading system to assist clinicians in identifying patients who would benefit from otolaryngological evaluations prior to MSE. CONCLUSION: This review highlights the value of interdisciplinary collaboration and standardized protocols in enhancing the predictability and safety of MSE procedures, ultimately improving patient outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,313
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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