Predictors of Mastectomy Flap Necrosis in Patients Undergoing Immediate Breast Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mastectomy flap necrosis (MFN) after mastectomy and immediate breast reconstruction can compromise postsurgical recovery, lead to additional surgeries, and compromise aesthetic outcome. The objective of this study was to determine if there is a difference in the rate of MFN in patients undergoing immediate alloplastic versus immediate autologous breast reconstruction. The secondary objective was to identify additional patient and surgical factors that may influence the rate of MFN. METHODS: A retrospective chart review of patients who underwent immediate breast reconstruction between 2003 and 2011 in the University of British Columbia Breast Program was performed. Demographic, oncologic, reconstructive, and surgical data were compiled. RESULTS: Approximately 404 alloplastic and 314 autologous patients were reviewed. The overall rate of MFN was 12.9%. There was a trend toward a higher MFN rate in the autologous patient group (15.2% vs 11.6%, P = 0.095). After controlling for age, body mass index (BMI), smoking status, preoperative breast radiation, surgery duration, cancer side, mastectomy type, and postoperative chemotherapy, no association was found between reconstruction type and MFN. BMI greater than 30, smoking status, and preoperative radiation were independent predictors of MFN. Surgical factors including longer duration of surgery and Wise pattern mastectomy incision were also found to be associated with increased odds of MFN. CONCLUSION: We found no difference in the rate of MFN when comparing immediate alloplastic and autologous reconstruction methods. A number of patient and surgical factors were found to be predictors of MFN. The results of this large, retrospective study will help surgeons to tailor their reconstruction based on a patient's risk factors to minimize the incidence of MFN.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».