The Reliability of Anthropometric Measurements Used Preoperatively in Aesthetic Breast Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient outcomes in aesthetic breast surgery are highly dependent on breast measurements used in preoperative planning. OBJECTIVES: The purpose of this study is to determine the reliability of anthropometric breast measurements. METHODS: Four raters measured 28 women using 7 measurements: sternal notch to nipple distance (Sn-N), nipple to midline (N-M), nipple to inframammary-fold distance under maximal stretch (N-IMF), breast base width (BW), soft tissue pinch thickness of the upper pole (STPT:UP), STPT at the inframammary fold (STPT:IMF), and anterior pull skin stretch (APSS). Reliability was assessed using intra-class correlation coefficients (ICCs). RESULTS: Inter-rater reliability was excellent for Sn-N, N-M, and BW (ICC = 0.94, 0.90, and 0.76, respectively) and was good for N-IMF (ICC = 0.70). The STPT:UP, STPT:IMF, and APSS measurements were not reliable between raters (ICC < 0.2). Intra-rater reliability was excellent for Sn-N, N-M, and BW for all raters (all ICC > 0.75). The N-IMF intra-rater reliability was excellent in senior raters (ICC > 0.75) and good in junior raters (ICC > 0.6). The STPT:UP, STPT:IMF, and APSS measurements showed fair or poor reliability for most raters (ICC < 0.6). CONCLUSIONS: The Sn-N, N-M, and BW measurements are very reliable. Dynamic measurements including APSS, STPT:UP, and STUP:IMF are unreliable. N-IMF is the only reliable dynamic measurement, and its reliability improves with increasing clinical experience. The variable reliability of preoperative measurements must be considered in the planning of aesthetic breast surgery. LEVEL OF EVIDENCE: 4 Diagnostic.
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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 | 0,022 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».