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Enregistrement W4410578078 · doi:10.1016/j.otot.2025.05.002

A Novel Technique for Lower Lip Depressor Re-Animation Using the Nerve to Myloyhoid to Marginal Mandibular Nerve Transfer

2025· article· en· W4410578078 sur OpenAlexaff
Robert Calvisi, C J Li, Marc Levin, Antoine Eskander, Danny Enepekides, Kevin Higgins

Notice bibliographique

RevueOperative Techniques in Otolaryngology-Head and Neck Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFacial Nerve Paralysis Treatment and Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMandibular nerveAnimationAnatomyMedicineOrthodonticsComputer scienceComputer graphics (images)Molar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Reanimation of the paralyzed face remains a challenging area for the reconstructive surgeon, with several static and dynamic surgical options. This study aimed to describe a novel technique for lower lip depressor re-animation using nerve to mylohyoid (MHN) to marginal mandibular nerve (MMN) transfer. Methods Four patients underwent MHN-MMN transfer following facial nerve sacrifice following oncological resection of salivary gland malignancy or MMN sacrifice during neck dissection for oral cavity malignancy. Results All four patients recovered from their surgeries without perioperative complications. Re-innervation is not yet seen given the short duration of follow-up time. The anatomical feasibility of transferring the MHN to the MMN for re-innervation of the lower lip depressors is a feasible surgical reanimation technique with anatomical compatibility and minimal donor-site morbidity. Conclusion The MHN to MMN nerve transfer is a technically feasible lower lip depressor reanimation technique with theoretical advantages over currently accepted treatment options. Increased patient numbers and longer follow-up intervals are required to study the clinical effectiveness.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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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