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Enregistrement W4415071033 · doi:10.12998/wjcc.v13.i30.109539

Complications of auricular cartilage harvest in rhinoplasty: Keloid and epidermal cyst formation

2025· editorial· en· W4415071033 sur OpenAlexaff
Omar El Sewify, Taliah Hyjazie, Johnny Ionut Efanov

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Clinical Cases · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatologic Treatments and Research
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityMcGill University Health CentreUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKeloidEpidermoid cystScarsEpidermal CystWound healingCyst

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Keloid scars and epidermoid cysts present unique challenges in plastic surgery, often requiring distinct diagnostic and therapeutic approaches. Keloid scars result from dysregulated wound healing characterized by collagen overproduction and inflammatory states. In contrast, epidermoid cysts are cutaneous lesions lined with keratinized epithelium, with the rare complication of development into squamous cell carcinoma. A rare clinical dilemma is when epidermoid cysts arise within keloidal scar tissue. In this case, effective management involves meticulous diagnostic approaches, including ultrasonography and histopathological examination, to identify coexisting cysts within scar tissue. In the few studies reporting this rare occurrence, various treatment protocols exist consisting of various combinations of surgical excision, intralesional corticosteroid injections, chemotherapeutic agents, laser therapy, radiotherapy, isotretinoin, and tranilast. As advancements in the comprehension and treatment of epidermoid cysts within keloid scars progress, customized therapeutic approaches provide promise for enhancing patient outcomes and quality of life.

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)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,365 · 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'étudeSans objet
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
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Résumé présentoui

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