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Enregistrement W4404863302 · doi:10.62347/oglu3531

Factors affecting aesthetic results in patients undergoing craniofacial reconstruction following maxillofacial trauma

2024· article· en· W4404863302 sur OpenAlexaboutno aff
Zhisheng Li

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Translational Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Rejuvenation and Surgery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCraniofacialMedicineDentistryOrthodonticsGeneral surgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To investigate the factors influencing the cosmetic outcomes and prognosis of patients undergoing maxillofacial trauma reconstruction. METHODS: A retrospective analysis was conducted on the clinical data of 335 patients who underwent maxillofacial trauma surgery criteria at Yunfu People's Hospital from March 2016 to June 2023. The Face-Q facial cosmetic rating scale was utilized to evaluate outcomes, with scores above 60 deemed the good prognosis group (n=234) and scores below 60 as the poor prognosis group (n=101). Two groups were compared in terms of demographic data, type of trauma, clinical presentation, intraoperative indicators, postoperative serum parameters and nutritional levels, Hamilton Anxiety Scale (HAS), Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) sleep quality scores. Postoperative recovery and the incidence of complications were documented. Correlation analysis was performed, and Logistic regression analysis was used to determine influencing factors. RESULTS: Patients in the good prognosis group were significantly younger than those in the poor prognosis group (38.15 ± 10.32 vs. 46.69 ± 12.15, P < 0.001). Postoperative protein intake (65.81% vs. 33.66%, P < 0.001) and levels of anxiety (5.57 ± 1.52 vs. 6.61 ± 1.47, P < 0.001) were also better in the good prognosis group. There were significant differences in scar formation (5.57 ± 1.52 vs. 6.61 ± 1.47, P < 0.001), postoperative complications (2.56% vs. 8.91%, P=0.022) and scar hypertrophy (1.28% vs. 6.93%, P=0.015) between the two groups. Logistic regression analysis revealed that age (OR=1.07, 95% CI: 1.039-1.109), protein intake adequacy (OR=0.297, 95% CI: 0.141-0.625), HAS scores (OR=1.295, 95% CI: 1.011-1.658), infection (OR=11.579, 95% CI: 2.656-52.274), and Vancouver Scar Scale (VSS) score (OR=15.672, 95% CI: 7.379-33.285) were significantly associated with aesthetic outcomes. The ROC analysis showed that their combined prediction had an AUC of 0.920, indicating good predictive value. CONCLUSIONS: Younger age, adequate protein intake, lower anxiety scores, better scar assessment, and lower infection rates were associated with better prognosis. These findings emphasize the importance of addressing these factors to optimize outcome in craniofacial trauma reconstruction.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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