Survival properties of third-generation silicone gel breast implants
Notice bibliographique
Résumé
From 1992 through 2001, 100 third-generation silicone gel breast implants were removed from 50 women who had undergone cosmetic breast augmentation. The main reasons for explantation were: ptosis in 16 patients (32%); to further increase implant size in 15 patients (30%); suspected silicone-related health problems in 11 patients (22%); medical disease in five patients (10%); and breast firmness and pain in three patients (6%). Of the 100 third-generation gel implants, 42 were manufactured by McGhan Medical, 38 by Surgitek, 10 by Cox-Uphoff and 10 by Dow Corning. The 42 McGhan implants had been in place for two to 15 years (mean 8.8 years), the 10 Cox-Uphoff implants for seven to 14 years (mean 9.4 years), and the 10 Dow Corning implants for five to 12 years (mean 8.1 years). All the McGhan, Cox-Uphoff and Dow Corning implants were clinically intact at explantation. By contrast, of the 38 Surgitek third-generation implants, which had been in place for three to 13 years (mean 7.9 years), only 28 were intact. Ten (26%) had already disrupted. A comparison of Kaplan-Meier survival curves indicated that the 62 third-generation gel implants manufactured by McGhan, Cox-Uphoff and Dow Corning were much more durable than 271 previously explanted second-generation gel implants. By contrast, the 38 third-generation Surgitek gel implants were less durable than the 271 second-generation implants.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».