Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the overwhelming advantages of breast-feeding, there is a persistent concern that maternal exposure to chemical contaminants may result in contamination of breast milk and have an effect on the child's growth and development. A parallel concern regarding lactation in women with silicone implants over the past years has led to confusion and anxiety relating to the potential risks to the child. METHODS: The author reviewed the facts and issues as he knows them, including biomaterials, lactation toxicology, and a previous study where no difference was found in silicon (a proxy measurement of silicone) in women breast-feeding with silicone implants and those without. RESULTS: In the author's previous study, he compared women with implants to women without implants as controls and showed that mean silicon levels were not significantly different in breast milk (55.45 +/- 35 and 51.05 +/- 31 ng/ml, respectively) or in blood (79.29 +/- 87 and 103.76 +/- 112 ng/ml, respectively). However, silicon levels in alternative methods of infant nutrition were much higher. The mean silicon level measured in store-bought cow's milk was 708.94 ng/ml, whereas that for 26 brands of commercially available infant formula was 4402.5 ng/ml. CONCLUSIONS: In this review, the author looked only at silicon/silicone and did not address other potential contaminants that may be associated with silicone gel or the elastomer shell. This report may provide plastic surgeons and other healthcare workers with information regarding silicon/silicone for discussion with women with gel implants who are contemplating breast-feeding.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».