Rééducation orthophonique post myoplastie d’allongementdu temporal : une étude de trois patients
Bibliographic record
Abstract
La myoplastie d’allongement du temporal est une chirurgie qui vise à restaurer le sourire chez les patients ayant une paralysie faciale périphérique irréversible. Le muscle temporal est détaché dans sa partie haute et rattaché à la commissure labiale. À la suite de la chirurgie, une rééducation orthophonique est nécessaire pour atteindre un sourire fonctionnel. Cette rééducation vise à automatiser le sourire pour le rendre spontané, ainsi qu’à optimiser le sourire pour rendre le mouvement de la commissure opérée symétrique à celui du côté sain. Parmi les moyens utilisés dans cette rééducation, un logiciel reproduisant l’hémiface saine permet de créer un effet-miroir, en offrant un biofeedback visuel positif aux patients. Les objectifs de la présente étude de cas multiples étaient 1) de mesurer les effets de la rééducation orthophonique après la myoplastie d’allongement du temporal et 2) de mesurer l’adhérence au traitement. Trois patients présentant une paralysie faciale périphérique droite secondaire à une résection de tumeur et ayant subi une myoplastie d’allongement du temporal ont été recrutés. Ces patients ont tous été évalués avant la chirurgie, ainsi qu’avant et après la rééducation, à l’aide de l’échelle Sunnybrook. Les résultats ont confirmé qu’à la suite de la rééducation orthophonique, le sourire des trois patients avait progressé.Compte tenu des résultats prometteurs obtenus avec cette rééducation, il serait intéressant d’en valider l’efficacité sur un plus grand nombre de patients.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".