Evaluation of Long-Term Surgical and Patient-Reported Outcomes after Pediatric Facial Reanimation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Outcomes of pediatric facial reanimation beyond 10 years are not known. This cross-sectional study evaluated long-term surgical and patient-reported outcomes of adults who underwent smile reconstruction as children with either a cross-face nerve graft (CFNG) or masseter nerve transfer at least 10 years previously. METHODS: Commissure excursion was quantified with FACE-Gram software at 3 time points: preoperatively, early postoperatively within 2 years, and at long-term follow-up. Patient-reported outcomes were evaluated with validated questionnaires (Facial Clinimetric Evaluation Scale, FACE-Q 1.0) and thematic analysis of semistructured interviews. Results are reported as median (interquartile range [IQR]). RESULTS: A total of 42 patients were included (26 women and 16 men). Median long-term follow-up was 19.3 years (IQR, 8.8 years) for CFNG and 17.6 years (IQR, 5.8 years) for masseter nerve transfer. For both groups, commissure excursion increased significantly from preoperative to early postoperative time points and remained stable at long-term follow-up (P < 0.0001). Commissure excursion at long-term follow-up between the 2 groups was not significantly different (CFNG, 5.0 mm [IQR, 9.4 mm]; masseter nerve transfer, 8.4 mm [IQR, 4.1 mm]); P > 0.05). For patient-reported outcomes, median Facial Clinimetric Evaluation Scale score was 72 of 100, and 95% of respondents agreed with the statement "I am pleased with the result" on the FACE-Q 1.0. Overall quality of life was rated at 7 of 10 or greater by 97% of participants, and all participants would recommend the surgery to other children. CONCLUSIONS: Pediatric facial reanimation with CFNG or masseter nerve transfer reliably improves commissure excursion with longevity beyond 10 years. Adult patients report overall high satisfaction and social functioning.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».