The impact of breast reduction surgery on breastfeeding: Systematic review of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Almost half a million breast reduction surgeries are performed internationally each year, yet it is unclear how this type of surgery impacts breastfeeding. This is particularly important given the benefits of breastfeeding. OBJECTIVES: To determine if breast reduction surgery impacts breastfeeding success and whether different surgical techniques differentially impact breast feeding success. METHODS: Databases were searched up to September 5, 2017. Studies were included if they reported the number of women successful at breastfeeding or lactation after breast reduction surgery, and if they reported either the total number of women who had children following breast reduction surgery, or the total number of women who attempted to breastfeed following surgery. RESULTS: Of 1,212 studies, 51 studies met the inclusion criteria; they were located worldwide and had 31 distinct breast reduction techniques. The percentage of breastfeeding success among studies was highly variable. However, when analyzed by the preservation of the column of parenchyma from the nipple areola complex to the chest wall (subareolar parenchyma), a clear pattern emerged. The median breastfeeding success was 4% (interquartile range (IQR) 0-38%) for techniques with no preservation, compared to 75% (IQR 37-100%) for techniques with partial preservation and 100% (IQR 75-100%) for techniques with full preservation. CONCLUSIONS: Techniques that preserve the column of subareolar parenchyma appear to have a greater likelihood of successful breastfeeding. The preservation of the column of subareolar parenchyma should be disclosed to women prior to surgery. Guidelines on the best breast reduction techniques to be used in women of child bearing years may be advantageous to ensure women have the greatest potential for successful breastfeeding after breast reduction surgery.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».