Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Late seromas surrounding breast implants are becoming an increasingly important issue in breast surgery. The authors report their experience with late seromas and describe their previous management options. METHODS: A multicenter retrospective review of patients who developed late seromas (clinically presenting seromas without evidence of overt or documented infection more than 1 year after implant operation) was performed. Management, surgical technique, outcomes, complications, culture findings, and cytology results were recorded. RESULTS: Between 2005 and 2010, 28 late seromas were identified in 25 patients. The average interval from the patient's last surgery to seroma onset was 4.7 years; 27 of 28 breasts (96 percent) had a Biocell textured device in place at the time of seroma development. The late seromas in the series were managed as follows: 15 (53.6 percent) by complete capsulectomy, seroma drainage, and new implant placement; three (10.7 percent) by seroma drainage and new implant placement but without capsulectomy; two (7.1 percent) by complete capsulectomy and seroma drainage but without implant replacement; five (17.9 percent) by only ultrasound-guided seroma drainage without the need for surgical intervention; and three (10.7 percent) by antibiotic therapy alone. All cultures and cytology studies were negative for malignancy or infection; 27 of 28 seromas (96 percent) were treated successfully by one of the described approaches. CONCLUSIONS: Biocell textured implants were more likely to be associated with late seromas than were smooth shell implants. The overwhelming majority of late seromas appear to be idiopathic, without clear evidence of infection or malignancy. A graduated approach, including several different management strategies, was used to successfully manage these patients. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic, IV.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découle