Title
Association of nasal septal deviation types with obstruction symptoms severity and characteristics of nasal airflow dynamics
Creator
Janović, Nataša, 1985-, 68182793
Copyright date
2020
Object Links
Select license
Autorstvo-Nekomercijalno-Bez prerade 3.0 Srbija (CC BY-NC-ND 3.0)
License description
Dozvoljavate samo preuzimanje i distribuciju dela, ako/dok se pravilno naznačava ime autora, bez ikakvih promena dela i bez prava komercijalnog korišćenja dela. Ova licenca je najstroža CC licenca. Osnovni opis Licence: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/rs/deed.sr_LATN. Sadržaj ugovora u celini: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/rs/legalcode.sr-Latn
Language
Serbian
Cobiss-ID
Theses Type
Doktorska disertacija
description
Datum odbrane: 23.06.2021.
Other responsibilities
mentor
Đurić, Marija, 1958-, 23465831
član komisije
Pekmezović, Tatjana, 1964-, 12668519
član komisije
Mašulović, Dragan, 1961-, 12573799
član komisije
Dimitrijević, Milovan, 1956-, 12453991
član komisije
Stamenić, Mirjana, 1975-, 17819239
član komisije
Živanović-Mačužić, Ivana, 1974-, 13562471
Academic Expertise
Medicinske nauke
University
Univerzitet u Beogradu
Faculty
Medicinski fakultet
Alternative title
Повезаност типова девијације носне преграде са тежином опструкционих симптома и карактеристикама протока ваздуха кроз носну дупљу
Publisher
[N. Janović]
Format
80 str.
description
Medicine - Skeletal biology / Медицина -Биологија скелета
Abstract (sr)
To investigate the association between the nasal septal deviation (NSD) morphology with nasal airway obstruction (NAO) symptom severity and the nasal airflow parameters. Methods: The study included 225 patients with diagnosed NSD. The Nasal Obstruction Symptom Evaluation (NOSE) questionnaire was validated and cross-culturally adapted for the Serbian population and applied for the NAO assessment. Patients were examined by computed tomography (CT). CT images were used to classify NSD according to Mladina's classification and generate eight 3D computational models of the nasal cavity (one model without NSD, seven models representing each Mladina's NSD type). Inspiration was simulated by computational fluid dynamics (CFD) method and analyzed through CFD parameters (airflow partitioning, velocity, wall shear stress, pressure, nasal resistance (NR), heat flux (HF), turbulent kinetic energy (k), and airflow pattern). The obtained data were statistically analyzed. Results: Although NOSE scores differed between patients with various Mladina's NSD types, the differences were not confirmed as statistically significant (B=0.837, p=0.261). There was no significant link between NSD types and NAO severity after applying additional morphology-based NSD classifications. CFD analysis showed that Mladina's NSD types induce various side asymmetry in all CFD parameters. CFD parameters that significantly correlated with the NOSE scores were: side asymmetry in NR (R=0.762, p=0.028), HF on the narrow nasal passage (R=-0.732, p=0.039), and ipsilateral k (R=-0.723, p=.043). Conclusions: NSD morphology could not predict NAO severity. Side asymmetry in NR, reduction in HF and k in the narrow nasal passage may contribute to the NSD-related NAO perception.
Abstract (sr)
испитати повезаност типова девијације носне преграде (ДНП) са тежином опструкционих симптома и параметрима протока ваздуха кроз носну дупљу. Метод: У студији је учествовало 225 пацијената са дијагностикованом ДНП. Упитник "Nasal Obstruction Symptom Evaluation (NOSE)" је валидиран и културално адаптиран за српску популацију и примењен за процену тежине опструкционих симптома. Снимци пацијената са апарата за компјутеризовану томографију (КТ) коришћени су за класификацију ДНП по Младининим критеријумима и за израду осам компјутерских модела носне дупље (један модел без ДНП, седам модела за сваки тип ДНП по Младини). Методом компјутеризоване динамике флуида (КДФ) симулирано је удисање на моделима и анализирани су параметри протока ваздуха кроз нос (дистрибуција удахнутог ваздуха између десне и леве стране, брзина, смичући напон, притисак, отпор, топлотни флукс (ТФ), турбулентна кинетичка енергија (ТКЕ) и образац протока). Добијени подаци су анализирани одговарајућим статистичким тестовима. Резултати: Иако су уочене разлике у NOSE скоровима међу Младининим типовима ДНП, исте нису биле статистички значајне (B=0.837, p=0.261). Такође није детектована статистичка веза између NOSE скорова и типова ДНП класификованих према другим критеријумима. КДФ анализа је показала постојање разлика у свим КДФ параметрима између Младининих типова ДНП. КДФ параметри који су значајно статистички повезани са NOSE скоровима су асиметрија у отпору између десне и леве стране (R=0.762, p=0.028), ТФ (R=-0.732, p=0.039) и ТКЕ (R=-0.723, p=.043) на страни сужења. Закључак: Није могућно предвидети тежину опструкционих симптома на основу морфологије ДНП. Асиметрија у отпору између страна носне дупље узрокована ДНП, редукција ТФ и ТКЕ на страни сужења могу бити одговорни за осећај опструкције.
Authors Key words
Nasal septal deviation; Nasal airway obstruction; NOSE questionnaire; Computed tomography; Computational fluid dynamics; Mladina's classification system
Authors Key words
Девијација носне преграде; Носна опструкција; NOSE упитник; Компјутеризована томографија; Компјутеризована динамика флуида, Младинина класификација
Classification
611.21-007.2(043.3)
Type
Tekst
Abstract (sr)
To investigate the association between the nasal septal deviation (NSD) morphology with nasal airway obstruction (NAO) symptom severity and the nasal airflow parameters. Methods: The study included 225 patients with diagnosed NSD. The Nasal Obstruction Symptom Evaluation (NOSE) questionnaire was validated and cross-culturally adapted for the Serbian population and applied for the NAO assessment. Patients were examined by computed tomography (CT). CT images were used to classify NSD according to Mladina's classification and generate eight 3D computational models of the nasal cavity (one model without NSD, seven models representing each Mladina's NSD type). Inspiration was simulated by computational fluid dynamics (CFD) method and analyzed through CFD parameters (airflow partitioning, velocity, wall shear stress, pressure, nasal resistance (NR), heat flux (HF), turbulent kinetic energy (k), and airflow pattern). The obtained data were statistically analyzed. Results: Although NOSE scores differed between patients with various Mladina's NSD types, the differences were not confirmed as statistically significant (B=0.837, p=0.261). There was no significant link between NSD types and NAO severity after applying additional morphology-based NSD classifications. CFD analysis showed that Mladina's NSD types induce various side asymmetry in all CFD parameters. CFD parameters that significantly correlated with the NOSE scores were: side asymmetry in NR (R=0.762, p=0.028), HF on the narrow nasal passage (R=-0.732, p=0.039), and ipsilateral k (R=-0.723, p=.043). Conclusions: NSD morphology could not predict NAO severity. Side asymmetry in NR, reduction in HF and k in the narrow nasal passage may contribute to the NSD-related NAO perception.
“Data exchange” service offers individual users metadata transfer in several different formats. Citation formats are offered for transfers in texts as for the transfer into internet pages. Citation formats include permanent links that guarantee access to cited sources. For use are commonly structured metadata schemes : Dublin Core xml and ETUB-MS xml, local adaptation of international ETD-MS scheme intended for use in academic documents.