A Brief History of Breast Reconstruction and a Discussion of Two Common Autologous Breast Reconstruction Surgeries: The Free Deep Inferior Epigastric Perforator Flap and the Free Transverse Rectus Abdominis Musculocutaneous Flap
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer has long been recognized as a challenging disease to treat. In the past 100 years the five-year survivalof the disease has increased from a dismal 4-30% up to 87%.1,2 Surgical techniques have advanced from barbaricremoval of the breast in the 15th and 16th century to advanced, highly technical tumour excisions with breastreconstructioninvolving artificial implants or tissues from the patient’s own body. The Deep Inferior EpigastricPerforator Flap (DIEP) and the Transverse Rectus Abdominis Musculocutaneous (TRAM) Flap are two commonlyused autologous free flap techniques. Evolution of technique has led to both procedures having high success ratesand low complication rates. Whether a DIEP is performed over a TRAM typically depends on surgeon experienceand patient anatomy. Selection of which flap to use and whether there are any clear advantages of DIEP over freeTRAM is an ongoing debate. Common complications for the free TRAM flap are mainly at the abdominal donor sitewhile the DIEP complications are in the flap itself. Current studies suggest that the three most important factors inselecting a flap are patient’s obesity, patient’s arterial anatomy at the donor site, and whether a bilateral flap is beingperformed. Ideally, a multi-center study would be performed which examines a wide range of donor site and flapcomplications to determine whether the increased time and risk of performing the DIEP equates to better patientoutcomes compared to the free TRAM. For now, most authors advocate for proper patient selection, along withintra-operative assessment of the patient’s perforating vessels as the best way to optimize outcomes and avoidcomplications.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».