IDEAL IMPLANT Structured Breast Implants: Core Study Results at 6 Years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The structured breast implant uses different technology than saline or silicone gel implants, making it a third type of implant. The U.S. Food and Drug Administration and Health Canada granted approval in November of 2014. This implant is filled with saline but has an internal structure consisting of a series of nested shells that support the upper pole when upright and control fluid movement. It combines certain key features and benefits of saline and silicone gel implants. As with saline, the filler is only saline, which women like for peace of mind in case of rupture/deflation. As with silicone gel, it has a natural feel, but without the risk of silent rupture and U.S. Food and Drug Administration-recommended magnetic resonance imaging scans-women can simply look in the mirror and know their implants are intact. METHODS: This U.S. trial enrolled 502 women: 399 primary augmentations and 103 replacements of existing augmentation implants. Investigators were 45 American Board of Plastic Surgery-certified plastic surgeons at 35 sites. Of the 502 women enrolled, 438 (87.3 percent) completed 6-year follow-up visits, a higher percentage than other Core breast implant trials. RESULTS: At 6 years, patient satisfaction was 89.7 percent for primary and 91.6 percent for replacement augmentations; surgeon satisfaction was 92.6 percent for primary and 94.0 percent for replacement augmentation. Kaplan-Meier adverse event rates were as follows: Baker grade III and IV capsular contracture, 5.7 percent for primary and 11.5 percent for replacement augmentation; and rupture/deflation, 1.8 percent for primary and 4.7 percent for replacement augmentation. CONCLUSION: Six-year results from 438 women show that the structured breast implant has high patient and surgeon satisfaction, a low rate of capsular contracture, and a low rate of rupture/deflation. 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».