Abstract QS2: Death By Implants: A Critical Analysis Of The FDA-MAUDE Database On Breast Implant-related Mortality
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Since the 1996 moratorium by the Food and Drug Administration(FDA), the debate on the association of breast implants with systemic illnesses has been ongoing. Breast implant-associated anaplastic large cell lymphoma(BIA-ALCL) has also raised significant safety concerns in recent years. Methods: A systematic search of the U.S. Manufacturer and User Facility Device Experience (MAUDE) database was performed to identify and critically analyze all cases of breast-implant associated deaths reported to the FDA. Results: The search identified 50 reported cases of apparent implant-related mortality; BIA-ALCL comprised the majority of fatal outcomes (n=21, 42%), followed by lymphoma (n=4, 8%), breast cancer (n=3, 6%), pancreatic cancer (n=2, 4%), implant rupture (n=2, 4%), and postoperative infections (n=2, 4%). Single cases (n=1, 2% each) of leukemia, small bowel cancer, lung disease, pneumonia, autoimmune and joint disease, amyotrophic lateral sclerosis, liver failure, and sudden death, as well as 2 cases (4%) of newborn deaths, to mothers with breast implants, were also identified. A literature review demonstrated that 54% of alleged implant-related deaths were not truly associated with breast implant use: the majority of these reports (82%) originated from the public and third-party sources, rather than evidence-based reports by healthcare professionals and journal articles. Conclusions: While there exists a need for more comprehensive reporting in federal databases, the information available should be considered for a more complete understanding of implant-associated adverse outcomes. With only 46% of FDA- reported implant-related deaths demonstrated to be truly associated with breast implant use, there exists a need for public awareness and education on breast implant safety.
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 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 | 0,014 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».