MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3016475292 · doi:10.1177/2513826x19898821

Life-Saving Silicone Breast Implant After Firearm Injury: Case Report and Treatment Recommendations

2020· article· en· W3016475292 sur OpenAlexaffvenue
Giancarlo McEvenue, Anastasia Oikonomou, Noah Ditkofsky, Joan E. Lipa

Notice bibliographique

RevuePlastic Surgery Case Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Implant and Reconstruction
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast implantImplantMedicineSiliconeSurgeryComputed tomographyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast augmentation with silicone implants is one of the most commonly performed operations by plastic surgeons. Here, we report a case of a 30-year-old female patient with a ballistic injury to bilateral breast implants, where the silicone implant was likely responsible for deflecting the bullets trajectory and saving the women’s life. Ballistics analysis of bullet trajectory was performed with high-resolution computed tomography scan analysis. Operative management was implant removal, pocket irrigation, and a short course of antibiotics. A literature review was performed on all previously published breast implant–related firearm injuries. The authors advise operative management with implant removal and delay of replantation for minimum 6 months’ time.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0100,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlastic Surgery Case StudiesMême sujetBreast Implant and ReconstructionTravaux en français237 207