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Enregistrement W7117729558 · doi:10.1177/27325016251403169

The Expanded Forehead Flap for Nasal Reconstruction: A Systematic Review of Postoperative Outcomes in East Asian Patients

2025· article· en· W7117729558 sur OpenAlexaff
Ramez Michail, Yousef Sefau, Nii T. Obodai, Justin Paletz

Notice bibliographique

RevueFACE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Facial Surgery Techniques
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeheadSystematic reviewRhinoplastyNoseInclusion and exclusion criteriaMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The purpose of this systematic review is to assess postoperative outcomes of the expanded forehead flap (EFF) for nasal reconstruction in East Asian patients, focussing on both functional restoration and aesthetic satisfaction in a population with unique anatomical considerations. Methods: A systematic review was performed using PubMed, MEDLINE, Embase, and Scopus databases by 4 independent reviewers. Articles were included if they focussed on the use of an expanded forehead flap for nasal reconstruction in East Asian patients, with outcomes related to complications, aesthetic satisfaction, and functional results. Studies published in English between 1995 and 2025 were considered. Results: The literature search yielded 68 initial articles. After duplicates of articles were removed, 50 articles underwent title review. Thirty-six articles underwent screening, and 32 articles were approved for full-text review. Twelve studies were deemed appropriate for inclusion in the systematic review. Conclusion: The expanded forehead flap is an effective and reliable procedure for nasal reconstruction in East Asian populations, offering both functional and aesthetic improvements. However, complications such as colour mismatch, hypertrophic scarring, and flap vitality issues must be carefully managed. Further studies with standardized outcome measures can continue to refine surgical techniques and minimize complications, ensuring better long-term patient satisfaction.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeObservationnel
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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