Current Risk Estimate of Breast Implant–Associated Anaplastic Large Cell Lymphoma in Textured Breast Implants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With breast implant-associated anaplastic large cell lymphoma (BIA-ALCL) now accepted as a unique (iatrogenic) subtype of ALCL directly associated with textured breast implants, we are now at a point where a sound epidemiologic profile and risk estimate are required. The aim of this article is to provide a comprehensive and up-to-date global review of the available epidemiologic data and literature relating to the incidence, risk, and prevalence of BIA-ALCL. METHODS: All current literature relating to the epidemiology of BIA-ALCL was reviewed. Barriers relating to sound epidemiologic study were identified, and trends relating to geographical distribution, prevalence of breast implants, and implant characteristics were analyzed. RESULTS: Significant barriers exist to the accurate estimate of both the number of women with implants (denominator) and the number of cases of BIA-ALCL (numerator), including poor registries, underreporting, lack of awareness, cosmetic tourism, and fear of litigation. The incidence and risk of BIA-ALCL have increased dramatically from initial reports of 1 per million to current estimates of 1/2,832, and is largely dependant on the "population" (implant type and characteristics) examined and increased awareness of the disease. CONCLUSIONS: Although many barriers stand in the way of calculating accurate estimates of the incidence and risk of developing BIA-ALCL, steady progress, international registries, and collegiality between research teams are for the first time allowing early estimates. Most striking is the exponential rise in incidence over the last decade, which can largely be explained by the increasingly specific implant subtypes examined-driven by our understanding of the pathologic mechanism of the disease. High-textured high-surface area implants (grade 4 surface) carry the highest risk of BIA-ALCL (1/2,832).
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».