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Enregistrement W4403732342 · doi:10.1177/19433875241272436

Guidelines for Orbital Defect Assessment and Patient-Specific Implant Design: Introducing OA<sup>2</sup> (Orbital Assessment Algorithm)

2024· article· en· W4403732342 sur OpenAlexaff
Nils-Claudius Gellrich, Michael P. Grant, Damir B. Matic, Philippe Korn

Notice bibliographique

RevueCraniomaxillofacial Trauma & Reconstruction · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Trauma and Fracture Management
Établissements canadiensVictoria Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImplantAlgorithmComputer scienceMedical physicsMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Study Design This study presents a review of the evolutionary development in reconstructive orbital surgery over the past 3 decades. Additionally, it proposes the Orbital Assessment Algorithm (OA2) to enhance decision-making for intraorbital reconstruction of post-traumatic orbital deformities. Objective The objective of this paper is to provide insights into modern post-traumatic orbital reconstruction from a surgeon’s perspective, with a specific focus on adult patients. It aims to highlight the advancements in computer-aided design and manufacturing techniques, particularly in the field of reconstructive orbital surgery, and to introduce the OA2 as a tool for improved decision-making in this context. Methods The study conducts a comprehensive review of the evolution of reconstructive orbital surgery, focusing on the integration of 3D technology into surgical practices. It also outlines the development and rationale behind the proposed OA2, emphasizing its potential to enhance the accuracy and efficacy of intraorbital reconstruction procedures for post-traumatic deformities. Results The review demonstrates the significant progress made in reconstructive orbital surgery, particularly in leveraging 3D technology for virtual modeling, navigation, and the design and manufacturing of patient-specific implants. The introduction of the OA2 provides a structured approach to assessing and addressing post-traumatic orbital deformities, offering potential benefits in decision-making and surgical outcomes. Conclusions In conclusion, this paper underscores the pivotal role of computer-aided design and manufacturing in advancing reconstructive orbital surgery. It highlights the importance of integrating innovative design concepts into implant manufacturing processes and emphasizes the potential of the OA2 to guide surgeons in the management of post-traumatic orbital deformities, ultimately contributing to improved 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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,282 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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