Principles of Breast Re-Reduction: A Reappraisal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This article examines outcomes following breast re-reduction surgery using a random pattern blood supply to the nipple and vertical scar reduction. METHODS: A retrospective review was conducted of patients who underwent bilateral breast re-reduction surgery performed by a single surgeon over a 12-year period. Patient demographics, surgical technique, and outcomes were analyzed. RESULTS: Ninety patients underwent breast re-reduction surgery. The average interval between primary and secondary surgery was 14 years (range, 0 to 42 years). The majority of patients had previously undergone primary breast reduction using an inferior pedicle [n = 37 (41 percent)]. Breast re-reduction surgery was most commonly performed using a random pattern blood supply, rather than recreating the primary pedicle [n = 77 (86 percent)]. The nipple-areola complex was repositioned in 60 percent of patients (n = 54). The mean volume of tissue resected was 250 g (range, 22 to 758 g) from the right breast and 244 g (range, 15 to 705 g) from the left breast. Liposuction was also used adjunctively in all cases (average, 455 cc; range, 50 to 1750 cc). Two patients experienced unilateral minor partial necrosis of the areolar edge but not of the nipple itself (2 percent). CONCLUSIONS: Breast re-reduction can be performed safely and predictably, even when the previous technique is not known. Four key principles were developed: (1) the nipple-areola complex can be elevated by deepithelialization rather than recreating or developing a new pedicle; (2) breast tissue is removed where it is in excess, usually inferiorly and laterally; (3) the resection is complemented with liposuction to elevate the bottomed-out inframammary fold; and (4) skin should not be excised horizontally below the inframammary fold. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic, IV.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».