Female-to-Male Gender Affirming Top Surgery: A Single Surgeon’s 15-Year Retrospective Review and Treatment Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mastectomy, referred to here as "Top Surgery," is an important surgical step for female-to-male (FTM) transgender patients. The goal is to excise breast tissue and create a masculine chest contour. Despite the rising demand for Top Surgery, debate still exists regarding how to select the most appropriate surgical technique to optimize aesthetic outcomes safely. OBJECTIVES: To determine the safety profile and aesthetic outcome of one surgeon's 15-year FTM Top Surgery experience. To provide an algorithm for FTM surgery technique selection based on this experience. METHODS: A retrospective chart review was performed on 679 FTM patients (1358 mastectomies) undergoing Top Surgery from October 2001 to July 2016. The author's Top Surgery algorithm utilizes two techniques, "Keyhole" and "Double Incision Free Nipple Graft (DIFNG)," based on breast ptosis, inferior vertical skin pinch, and skin elasticity. Demographic data, operative details, complications, and reoperations along with their reasons were collected and analyzed. RESULTS: Of the 679 patients, 15.3% underwent Keyhole and the remaining 84.7% underwent DIFNG procedure. The total complication rate was 18.1% and the total reoperation rate was 11.2% and these rates were shown to decrease over time. The two techniques differed significantly (P < 0.001) in operating time (136 vs 102 min), breast weight excised (215 vs 638 g), and complication rate (33 vs 16%). The aesthetic rating of results was 4.6/5 for Keyhole and 3.7/5 for DIFNG. CONCLUSIONS: Safe and aesthetically pleasing results were achieved using this simplified algorithm. Experience with FTM techniques can decrease complication and reoperation rates over time. LEVEL OF EVIDENCE: 3.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».