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Enregistrement W4410346497 · doi:10.1093/asjof/ojaf018.007

Morselized Bone Graft: A Tool for Nasal Dorsum Contouring and Refinement

2025· article· en· W4410346497 sur OpenAlexaff
Shaishav Datta, Steven A. Hanna, Buğra Tügertimur, Alannah L. Phelan, Matthew Morris, Paige Goote, David Mattos, Richard G. Reish

Notice bibliographique

RevueAesthetic Surgery Journal Open Forum · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNasal Surgery and Airway Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContouringDorsumNasal dorsumMedicineNasal boneAnatomyComputer scienceNoseRhinoplastyComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Goals/Purpose The nasal dorsum is a cornerstone of rhinoplasty aesthetics, playing a vital role in achieving facial harmony and balance. Achieving a smooth, refined nasal profile remains a significant challenge, particularly in thin-skinned patients who are more susceptible to contour irregularities. Many techniques are used to address this problem, including diced cartilage, fascia, acellular dermal matrices, and silicone implants. This study aims to evaluate the effectiveness of using morselized bone grafts (MBG)–specifically, unused bone rasp material that is typically discarded–as a technique for contouring and refining the nasal dorsum after dorsal reduction. Methods/Technique The senior surgeon exclusively utilizes an open approach to rhinoplasty, and all cases are performed under general anesthesia. After performing a dorsal hump reduction with a bone rasp, the MBG is stored on the back table for later use in the same case. After addressing other components of the rhinoplasty procedure, attention is turned back to the nasal dorsum, wherein any contour irregularities are filled with the MBG paste. A retrospective chart review of rhinoplasty cases in the senior author's practice was conducted between January 2021 and June 2022. The inclusion criteria were cosmetic or functional rhinoplasty cases in which autologous MBG was used for dorsum refinement and contouring with a minimum of 12 months of follow-up. 953 patients met the inclusion criteria and were included in the study. Outcomes of interest included the rate of postoperative infection, defined as patients with signs of infection requiring antibiotics after completing their standard course of prophylactic antibiotics, and the rate of operative revisions. Results/Complications The mean age of our study group was 31.6 years old, with 869 female patients. 640 cases were primary rhinoplasties. The mean follow-up period was 23.5 months, with a minimum of 12 months of follow up for each patient. The rate of postoperative infection in our case series was 2.7%, with 26 patients requiring postoperative antibiotics. 17 (1.8%) patients required operative revision, among whom 4 (23.5%) patients were revision cases. There were no patients who sought revision rhinoplasty for concerns related to dorsal irregularities or contour defects. Conclusion MBG use for nasal dorsum aesthetics is a safe, convenient, and effective technique in camouflaging and concealing nasal dorsum irregularities in both primary and revision rhinoplasty. Additionally, as there is no additional equipment required and minimal operative time added when performing this technique, MBG use is an efficient alternative to other techniques for addressing dorsal aesthetics with no additional donor-site morbidity when paired with boney dorsal reduction. Future steps will involve performing a five-year follow-up on this cohort of patients to assess for long-term dorsal aesthetics following MBG use.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,290 · 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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