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Enregistrement W2874595563 · doi:10.15430/jcp.2018.23.2.93

The Impact of Implant Location on Breast Cancer Characteristics in Previously Augmented Patients: A Systematic Literature Analysis

2018· article· en· W2874595563 sur OpenAlexaff
Alain J. Azzi, Jordan Gornitsky, Alex Viezel-Mathieu, Lucie Lessard

Notice bibliographique

RevueJournal of Cancer Prevention · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Implant and Reconstruction
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerMeta-analysisImplantBreast augmentationRandomized controlled trialSystematic reviewLymphovascular invasionMEDLINESurgeryInternal medicineCancerBiologyMetastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is a paucity of data comparing the oncologic properties of breast cancer among patients previously having undergone breast augmentation in either the subglandular or subpectoral planes. The objective of the present systematic review was to evaluate whether implant location influenced the characteristics of breast tumors in previously augmented women. Methods: A systematic literature search was performed to identify relevant articles reporting tumor characteristics in augmented patients. The search included published articles in three electronic databases; Ovid MEDLINE, EMBASE, and PubMed. Comparative studies (subglandular vs. subpectoral) were included. Results: Analysis of data pooled from the included studies showed that subglandular implants had a higher frequency of tumors between 2 to 5 cm (26.5% vs. 9.9%, P = 0.0130). Subglandular implants also had a higher frequency of stage 2 tumors (42.9% vs. 23.7%, P = 0.0308). There was no significant difference in lymphovascular invasion between the 2 groups. These results of this systematic review suggest that the prognosis of patients undergoing augmentation is unaffected by implant location (subpectoral vs. subglandular). Conclusions: With the absence of large randomized controlled trials, our study provides surgeons with an evidence-based reference to improve informed consent with regards to implant placement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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