Radiologic Evaluation of Paranasal Sinus Anatomical Variations: A Systematic Review of CT and CBCT Studies and Their Surgical Implications
Notice bibliographique
Résumé
Anatomical variations of the paranasal sinuses may influence surgical safety and outcomes in endoscopic sinus and skull-base procedures. This review compiles radiologic evidence to quantify variant prevalence and delineate surgical significance. Objectives: To evaluate computed tomography (CT) and cone-beam computed tomography (CBCT) studies for the prevalence, morphology, and clinical relevance of paranasal sinus anatomical variations, emphasizing their implications for endoscopic sinus and skull-base surgery. Methods: A systematic search of PubMed, Scopus, and Cochrane databases (January 2010–March 2025) was conducted following PRISMA 2020 guidelines. A total of 612 articles were screened, and 17 studies fulfilled the inclusion criteria. Eligible studies included original human CT or CBCT analyses reporting prevalence or morphology of variants (Onodi, Haller, Keros, accessory maxillary ostium [AMO], and roof asymmetry) with relevant surgical commentary. Weighted means were derived from pooled prevalence data across comparable imaging modalities using frequency-based aggregation. Study quality was evaluated using QUADAS-2 and modified Newcastle–Ottawa scales. Results: Seventeen studies were included. Weighted mean prevalence values were Onodi 34%, Haller 45%, and AMO 42%, with deep Keros type III fossae present in 5–9%. Ranges reflect inter-study heterogeneity in imaging protocol and cohort size. Radiology-guided findings highlighted optic-nerve proximity in Onodi, cribriform vulnerability in Keros III, orbital risk with Haller cells, mucus recirculation with AMO, and corridor distortion from concha bullosa or ethmoid-roof asymmetry. Conclusions: Anatomical variants of surgical relevance are frequent and population-dependent. Structured radiologic reporting using CT or CBCT improves pre-operative planning, mitigates optic-nerve and skull-base risks, and enhances procedural safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».