¿Son eficaces los conformadores nasales postoperatorios?: una revisión sistemática
Bibliographic record
Abstract
intro_obj: Lograr la simetría de labio y nariz es el objetivo de la reparación del labio leporino unilateral. Con este fin se han desarrollado diferentes tratamientos pre y postoperatorios. El objetivo de este estudio es realizar una revisión de la literatura para evaluar los efectos de los conformadores nasales postoperatorios en pacientes con labio y paladar hendido. material_metodo: Llevamos a cabo una revisión sistemática de la literatura de los estudios publicados hasta marzo de 2021 para evaluar el efecto estético logrado usando conformadores nasales después de queilorrinoplastia primaria en pacientes con labio y paladar hendido. resultados: Identificamos 6 estudios para la evaluación final, análisis que incluyó 195 pacientes. La calidad general del estudio según la escala Oxford CEBM y Newcastle-Ottawa fue baja. conclusiones: Los resultados obtenidos muestran que la colocación de conformadores nasales postoperatorios no mejoró la simetría nasal en pacientes con labio y paladar hendido unilateral. Según la evidencia científica disponible, no se pueden sacar conclusiones definitivas sobre la eficacia de estos dispositivos en la simetría nasal después de la reparación unilateral de labio hendido y fisura nasal.
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 | 0.039 | 0.064 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".