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Enregistrement W3006747575 · doi:10.1097/gox.0000000000002621

Postmarket Modifications of High-risk Plastic Surgery Devices

2020· article· en· W3006747575 sur OpenAlexaff
Oluwatobi R. Olaiya, Doyinsola Oyesile, Nicholas Stone, Lawrence Mbuagbaw, Mark McRae

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensImpactWestern UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClearanceFood and drug administrationPlastic surgerySurgeryMedical deviceDatabaseMedical emergencyUrologyBiomedical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the United States, high-risk medical devices must be cleared through the premarket approval (PMA) pathway, which requires clinical evidence ensuring safety and efficacy. Approved devices can be modified and reintroduced to market without additional study through the PMA supplemental review track. This study characterizes the changes of high-risk plastic surgery devices once they undergo initial clearance. METHODS: A retrospective, cross-sectional analysis of the Food and Drug Administration (FDA) PMA database. The following data were extracted from the PMA database (January 1, 1980 to December 31, 2018): initial clearance date, device type, the number and type of supplement, supplement reason, and product withdrawal date. Data from the FDA medical device recall database were also extracted and reported. The median number of device modifications and median lifetime of device-years were calculated. RESULTS: = 0.000). Overall, approved plastic surgery devices have undergone a median of 11 changes (IQR, 3-35). Breast implant devices collectively underwent the most modifications with a median of 28 modifications per device (IQR, 20.25-33.25). CONCLUSIONS: Over the past 2 decades, plastic surgery device manufacturers have significantly increased the use of supplement track review. High-risk plastic surgery devices may undergo frequent minor changes without clinical evidence to support the safety and efficacy of modified versions.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,127 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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