One Hundred Forty-One Consecutive Attempts at Autologous Tissue Single-Stage Breast Cancer Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
The analysis of a single surgeon's 5 year attempt at performing autologous tissue breast cancer reconstruction, with one general anesthetic. A single-stage breast cancer reconstruction is successful if after the original reconstruction, no correction for complications, revision of breast mound, or contralateral breast procedures are performed, under general anesthetic, to complete the reconstruction. This is a review of a single surgeon's breast reconstruction practice. Three hundred fifty-six breast cancer reconstruction patients had surgery in a period of 5 years. One hundred forty-one of 356 (39.6%) were consecutive attempts at single-stage autologous tissue reconstruction: 106 of 141 (75.1%) were free abdominal flaps (transverse rectus abdominis myocutaneous, muscle-sparing flaps [MS], or deep inferior epigastric artery perforator flaps), 29 of 141 (20.6%) pedicled transverse rectus abdominis myocutaneous flaps, and 6 of 141 (4.3%) latissimus dorsi flaps; 37 of 141 (26.2%) were immediate reconstructions, 100 of 141 (70.9%) delayed reconstructions, and 4 of 141 (2.8%) mixed reconstructions. One hundred seven of the 141 patients (75.9%) had their autologous tissue reconstruction successfully performed in one general anesthetic. Reconstructions requiring more than one general anesthetic were due to 18 of 141 (12.8%) postoperative and donor-site complications, 16 of 141 (11.3%) revisions of breast mound or contralateral breast procedures. A total of 34 of 141 (24.1%) reconstructions required a second general anesthetic for successful completion, only 16 of 141 (11.3%) of autologous tissue breast cancer reconstructions required revisions for symmetry. Therefore, single-stage breast cancer reconstruction is feasible and should be attempted to decrease the morbidity of breast cancer survivors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».