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Enregistrement W4409251514 · doi:10.1055/a-2577-2805

When Reductive Rhinoplasty Goes Wrong and How to Make it Right

2025· article· en· W4409251514 sur OpenAlexaff
Ethan Moritz, Jamil Asaria

Notice bibliographique

RevueFacial Plastic Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNasal Surgery and Airway Studies
Établissements canadiensInterface Biologics (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRhinoplastyDeformityNoseDorsumReduction (mathematics)SurgeryResectionAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over-resection leads to many complications in rhinoplasty. Here, we detail the most common of these pitfalls and strategies to both avoid and repair them.The nose is frequently divided into thirds. The nasal bones represent the upper third. The middle third is composed of the dorsal septum and upper lateral cartilages. The lower third is comprised of the lower lateral cartilages and tip-supporting structures.The commonly seen sequelae of over-resection include a deep radix, saddle nose deformity, inverted-V deformity, pollybeak deformity, alar retraction, a pinched nasal tip, bossae, deep alar grooves, and external nasal valve collapse. The major mechanism to avoid these issues is avoidance; however, several grafting techniques are described here to correct overly aggressive reduction.It is critical to avoid the complications described in this manuscript. Just as important, it is necessary to know how to correct these deformities when patients present for revision rhinoplasty.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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