目的探讨髁突骨折采用颌后入路手术治疗的临床效果。方法选取2018年5月~2019年6月在我院治疗的髁突骨折患者84例,采用信封法将患者分为观察组(n=42)和(n=42),观察组给予颌后入路手术治疗,对照组采用耳前入路治疗,观察并记录两组患者的...目的探讨髁突骨折采用颌后入路手术治疗的临床效果。方法选取2018年5月~2019年6月在我院治疗的髁突骨折患者84例,采用信封法将患者分为观察组(n=42)和(n=42),观察组给予颌后入路手术治疗,对照组采用耳前入路治疗,观察并记录两组患者的手术时间和术中出血量等,采用华盛顿大学生存质量问卷(University of Washington Quality of Life,UW-QOL)评价患者生存质量。结果观察组和对照组手术时间、出血量和术后引流量比较差异无统计学意义(P>0.05);观察组术后6个月开口度为(33.41±6.10)mm,明显高于对照组(P<0.05);观察组术后6个月下颌前伸、后退运动幅度分别为(8.50±1.61)mm和(0.68±0.19)mm,明显高于对照组(P<0.05);观察组术后6个月UW-QOL问卷的美容效果、情绪和疼痛评分分别为(87.10±9.82)分、(82.30±8.54)分和(81.01±9.06)分,高于对照组(P<0.05);观察组术后并发症率为4.76%,显著低于对照组(P<0.05)。结论髁突骨折采用颌后入路手术治疗有较好的疗效,值得临床应用。展开更多
目的对存在共同第一作者和共同通讯作者的情况下,不同位置的共同第一作者和共同通讯作者的贡献声明要素进行分析。方法检索Web of Science数据库中2020年发表的以COVID-19为主题的论著,经多次数据清洗,对存在共同第一作者和共同通讯作者...目的对存在共同第一作者和共同通讯作者的情况下,不同位置的共同第一作者和共同通讯作者的贡献声明要素进行分析。方法检索Web of Science数据库中2020年发表的以COVID-19为主题的论著,经多次数据清洗,对存在共同第一作者和共同通讯作者,且含有作者贡献声明的SCI论著进行数据分析,并对共同第一作者和共同通讯作者的贡献声明要素进行统计和分析,归纳不同位置的共同第一作者和共同通讯作者的贡献声明要素的特点,并采用层次分析法计算作者贡献声明要素指标的权重。结果共同第一作者贡献声明要素排名第1的要素为数据的统计分析与解释,第8位至第10位的均为指导、监督、建议、管理,绘制图片、表格、图形、图谱等,以及提供或获取课题基金。撰写初稿或撰写部分内容、研究的构思与设计、数据的获取、处理、保存等排位相对靠前,提供材料、样品、案例、工具、招募或管理病人、模型、算法、代码等和论文修订排位相对靠后;共同通讯作者贡献声明要素排名第1的要素为研究的构思与设计,第4位为指导、监督、建议、管理,撰写初稿或撰写部分内容、数据的统计分析与解释排位相对靠前;论文修订、数据的获取、处理、保存等排位相对居中,实验设计、实施、提供材料、样品、案例、工具、招募或管理病人、模型、算法、代码等排位相对靠后;获取课题基金和绘制图片、表格、图形、图谱等则位于最后2位。作者贡献声明要素指标权重分别为11.832、11.047、10.681、10.995、9.110、10.157、9.319、8.796、9.110、8.953。结论共同第一作者最重要的工作是对数据的分析解读,影响研究的最终结论,而共同通讯作者主要对构思与设计研究,进行全局性的把控。作者贡献声明要素指标权重可用于共同第一作者和共同通讯作者的作者贡献量化模型构建研究中。展开更多
文摘目的探讨髁突骨折采用颌后入路手术治疗的临床效果。方法选取2018年5月~2019年6月在我院治疗的髁突骨折患者84例,采用信封法将患者分为观察组(n=42)和(n=42),观察组给予颌后入路手术治疗,对照组采用耳前入路治疗,观察并记录两组患者的手术时间和术中出血量等,采用华盛顿大学生存质量问卷(University of Washington Quality of Life,UW-QOL)评价患者生存质量。结果观察组和对照组手术时间、出血量和术后引流量比较差异无统计学意义(P>0.05);观察组术后6个月开口度为(33.41±6.10)mm,明显高于对照组(P<0.05);观察组术后6个月下颌前伸、后退运动幅度分别为(8.50±1.61)mm和(0.68±0.19)mm,明显高于对照组(P<0.05);观察组术后6个月UW-QOL问卷的美容效果、情绪和疼痛评分分别为(87.10±9.82)分、(82.30±8.54)分和(81.01±9.06)分,高于对照组(P<0.05);观察组术后并发症率为4.76%,显著低于对照组(P<0.05)。结论髁突骨折采用颌后入路手术治疗有较好的疗效,值得临床应用。
文摘目的对存在共同第一作者和共同通讯作者的情况下,不同位置的共同第一作者和共同通讯作者的贡献声明要素进行分析。方法检索Web of Science数据库中2020年发表的以COVID-19为主题的论著,经多次数据清洗,对存在共同第一作者和共同通讯作者,且含有作者贡献声明的SCI论著进行数据分析,并对共同第一作者和共同通讯作者的贡献声明要素进行统计和分析,归纳不同位置的共同第一作者和共同通讯作者的贡献声明要素的特点,并采用层次分析法计算作者贡献声明要素指标的权重。结果共同第一作者贡献声明要素排名第1的要素为数据的统计分析与解释,第8位至第10位的均为指导、监督、建议、管理,绘制图片、表格、图形、图谱等,以及提供或获取课题基金。撰写初稿或撰写部分内容、研究的构思与设计、数据的获取、处理、保存等排位相对靠前,提供材料、样品、案例、工具、招募或管理病人、模型、算法、代码等和论文修订排位相对靠后;共同通讯作者贡献声明要素排名第1的要素为研究的构思与设计,第4位为指导、监督、建议、管理,撰写初稿或撰写部分内容、数据的统计分析与解释排位相对靠前;论文修订、数据的获取、处理、保存等排位相对居中,实验设计、实施、提供材料、样品、案例、工具、招募或管理病人、模型、算法、代码等排位相对靠后;获取课题基金和绘制图片、表格、图形、图谱等则位于最后2位。作者贡献声明要素指标权重分别为11.832、11.047、10.681、10.995、9.110、10.157、9.319、8.796、9.110、8.953。结论共同第一作者最重要的工作是对数据的分析解读,影响研究的最终结论,而共同通讯作者主要对构思与设计研究,进行全局性的把控。作者贡献声明要素指标权重可用于共同第一作者和共同通讯作者的作者贡献量化模型构建研究中。
