Principles and Techniques to Reduce the Incidence of Fistula: A Review of over 1000 Cleft Palate Repairs by a Single Surgeon
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fistula is a significant complication following cleft palate repair. This study presents the lowest incidence of postoperative fistula in a patient cohort of its size. The series provides an opportunity to describe the techniques and principles that the authors believe are important to reduce the rate of fistulas. METHODS: This is a retrospective review of prospectively collected data of 1041 consecutive cleft palate repairs performed by a single surgeon. The number of postoperative fistulas (defined as any oronasal communication excluding any residual intentionally unrepaired alveolar clefts) was determined. Regression analysis was performed to determine the factors that impact the risk of developing a fistula. RESULTS: Nine patients developed a postoperative fistula, representing an incidence of 0.86%. All patients who developed a fistula had a straight-line repair ( n = 882). None of the patients who underwent a Furlow palatoplasty developed a fistula ( n = 159). Veau type (OR; 2.88, P = 0.04) and the use of buccal myomucosal flaps (OR, 19; P = 0.02) were associated with a risk of developing a fistula. Five of the 9 patients who developed a fistula had a Veau group IV cleft. CONCLUSIONS: This study presents a large series with a fistula rate that compares favorably to the published literature. The authors present the principles and techniques believed to reduce postoperative fistula rates: appropriate preoperative management, respect for tissue, minimizing tension, and careful postoperative management. Detailed surgical videos are presented.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».