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Enregistrement W4416688166 · doi:10.1177/07488068251397587

How I Do It: The Role of Nasal Filler in Managing Cocaine-Induced Saddle Nose Deformity

2025· article· en· W4416688166 sur OpenAlexaff
Brian Rotenberg, Justin Shapiro, Alina Zgardau, Babak Pourmomen

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Cosmetic Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNasal Surgery and Airway Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCosmesisNoseDeformityFiller (materials)Granulomatosis with polyangiitis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Saddle nose deformity is most often the result of intranasal cocaine use, but it may also occur in autoimmune conditions such as granulomatosis with polyangiitis (GPA). Many of these patients are poor candidates for surgical reconstruction because of poor vascularity, ongoing substance use, or large septal perforations, making rib grafting and traditional techniques high risk. In our practice, we have managed this challenging group with injectable filler as a minimally invasive alternative. Between January 2020 and June 2025, 6 patients with cocaine-induced saddle nose deformity were treated in an outpatient setting using Revanesse Sculpt. Outcomes were assessed with standardized pre- and posttreatment photographs and Standardized Cosmesis and Health Nasal Outcomes Survey (SCHNOS) scores obtained at baseline and 3 months. Patients demonstrated visible cosmetic improvement with restored contour and symmetry. All procedures were well tolerated under local anesthesia. To our knowledge, this represents one of the first detailed descriptions of a systematic filler technique for managing saddle nose deformity in this high-risk population. This approach provides a safe, cost-effective, and reproducible method for temporary correction when surgical reconstruction is not feasible.

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)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,256 · 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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