Comparison of Functional Endoscopic Sinus Surgery (FESS) and Nasalisation for Nasal Polyposis: Meta-Analysis and Institutional Perspective from CHUK
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nasal polyposis causes significant morbidity worldwide, often requiring surgery when refractory to medical therapy.While Functional Endoscopic Sinus Surgery (FESS) is considered the global standard, the more radical nasalisation technique remains in use for severe or recurrent disease, particularly in resource-limited settings, such as the Centre Hospitalo-Universitaire de Kamenge (CHUK).Methods: This meta-analysis, aligned with the PRISMA guidelines, compared FESS and nasalisation in adults with nasal polyposis.Systematic searches (PubMed, EMBASE, Cochrane, Web of Science; Jan 1997-Oct 2025) identified comparative studies.Data extraction included design, interventions, outcomes (nasal obstruction, olfaction, facial pain, complications, recurrence, asthma/aspirin intolerance), and risk-of-bias (Newcastle-Ottawa).Pooled odds ratios (OR), standardized mean differences (SMD), absolute risk differences, and I 2 for heterogeneity were calculated using random-effects models (RevMan 5.3).Sensitivity, subgroup, and publication bias analyses (Egger's test) were conducted.Certainty was graded (GRADE).Results: Ten studies (n = 2301) met the inclusion criteria.FESS improved nasal obstruction and olfaction but had higher antrostomy stenosis and synechia.Nasalisation reduced recurrence and facial pain, particularly in asthma/aspirin-intolerant patients.Certainty: moderate (GRADE); risk-of-bias: moderate.Funnel plot revealed minimal publication bias.Conclusion: Both techniques are viable.In the Centre Hospitalo-Universitaire de Kamenge (CHUK)'s modernization pathway, FESS should be the default for most chronic rhinosinusitis with nasal polyps (CRSwNP), contingent on structured training and postoperative protocols; selective nasalisation remains appropriate for aggressive phenotypes and in comorbid asthma/aspirin-intolerant disease.This meta-analysis provides an evidence base for capacity building, knowledge How to cite this paper: Horugavye, L.,
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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 | 0,023 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».