Plastic Surgery Medical Tourism in Colombia: A Review of 658 International Patients and 1,796 Cosmetic Surgery Procedures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cosmetic surgery is at the forefront of a $60 billion medical tourism industry. Patients are now able to research options globally through the internet, and increasing numbers are seeking improved service, quality, and value through surgery overseas. This study examines 658 consecutive patients receiving 1,796 cosmetic surgery procedures at a private plastic surgery practice in Cartagena, Colombia. METHODS: We retrospectively reviewed the medical records of 658 consecutive international patients receiving cosmetic surgery at a private plastic surgery practice in Cartagena, Colombia. RESULTS: Patients traveled to Colombia from 34 different countries spread across 6 continents. Ninety percent of patients came from North America. Patients from the United States represented 38 states and the District of Columbia, and Canadian patients represented 7 provinces. Eighty-three percent of patients were women and 90% were between the age of 20 and 54. The 658 patients in this study had a total of 1,796 cosmetic surgery procedures, involving 5,456 surgical sites. Seventy-two percent of patients received combination procedures with an average of 2.7 procedures per patient. Ninety-nine percent of cases were performed under general anesthesia and 100% were performed in an accredited hospital. CONCLUSIONS: Our data highlight trends defining plastic surgery medical tourism. Our data indicate that traveling for surgery is widely appealing, with women and men from diverse backgrounds traveling to Colombia from all over the world for a variety of procedures.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».