Lip Lift Flap for Columella Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The columella is highly susceptible to damage and the most challenging nasal subunit to reconstruct. Of existing reconstructive techniques, ranging from regional to microsurgical flaps, none are ideal for minimizing the complexity of flap harvest and donor site morbidity. This article describes an alternative local flap for focal columellar defects without other subunit soft tissue defects: lip lift flap. METHODS: A retrospective review was conducted of the senior surgeon's patients between July 2022 and September 2023. Patients who underwent the lip lift flap were identified, and their demographics, surgical details, and outcomes were indexed. This modified operative technique for columellar reconstruction is proposed by presenting a case series and literature review. RESULTS: Three patients from a single surgeon had sustained total columellar loss without tip subunit involvement. In all cases, there was subjective aesthetic improvement and excellent color and texture match. No complications were seen, including no poor donor site scarring or flap necrosis. In all cases, coverage of the central and lateral columellar walls was achieved. Costal cartilage strut grafts were able to be placed simultaneously without compromising neovascularization and with complete coverage. CONCLUSION: The application of the lip lift flap was able to provide skin and soft tissue coverage for restoring columellar length and strength with satisfying aesthetics.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».