Current Risk Estimate of Breast Implant–Associated Anaplastic Large Cell Lymphoma in Textured Breast Implants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle