Autofluorescence-Guided Surgery in the Management of Osteonecrosis of the Jaw: Correlation Between Bone Autofluorescence and Histopathological Findings in 56 Samples
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Osteonecrosis of the jaw (ONJ) remains a challenging condition without a universally accepted treatment protocol. Surgical therapy, particularly Er:YAG laser-assisted surgery, has shown more predictable long-term results compared with non-surgical options. However, the identification of resection margins in ONJ surgery is complex and currently relies on the surgeon’s intraoperative assessment, without standardization. Bone autofluorescence (AF) has been proposed as an intraoperative diagnostic tool for visualizing necrotic bone; under VELscope (LED Medical Diagnostics Inc., Barnaby, BC, Canada) illumination, healthy bone exhibits hyperfluorescence, while pathological bone appears dark brown/black (loss of autofluorescence, LAF). (2) Methods: 22 patients with ONJ requiring surgical therapy were included. After bone exposure, VELscope system was used to induce and visualize bone AF. Areas exhibiting absent or pale AF were identified as necrotic and removed; additional samples were collected from adjacent hyperfluorescent regions. (3) Results: Histopathologic evaluation of 56 specimens were conducted; 35 hypofluorescent samples were found to be necrotic bone tissue; in the 21 hyperfluorescent samples, 86% demonstrated normal, vital bone. The correlation between fluorescence and bone vitality was highly significant (p < 0.0000001). (4) Conclusions: Our data show that AF-guided surgical resection, combined with Er:YAG laser-assisted surgery, may improve clinical outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».