Perception of Implants among Breast Reconstruction Patients in Montreal
Notice bibliographique
Résumé
Background: In light of the recent surge of media coverage and social media influence regarding breast implants, it is essential to understand patients’ concerns and misconceptions so that we can better serve them. Methods: The authors designed a survey study for assessing the awareness and perception of patients toward breast implant–associated anaplastic large cell lymphoma (BIA-ALCL) and breast implant illness (BII). In total, 130 patients presenting to the senior author’s breast reconstruction clinic completed the survey. The survey assessed patients’ knowledge on and their perception of BIA-ALCL and BII. Results: “News article” and “Television” were most often selected as sources of information for BIA-ALCL (21% and 20%, respectively) and BII (20% and 25%, respectively). A total of 100 patients (77%) had previous knowledge of BIA-ALCL. Forty-seven percent (n = 47/100) responded that they were unsure of the fate of a person diagnosed with BIA-ALCL, and 25% (n = 25/100) were unaware of the association between BIA-ALCL and specific implant type. Patients who were unaware of BIA-ALCL prognosis reported being less likely to receive breast implants in the future ( P = 0.012, χ 2 = 19.48). Eighty-nine patients (68%) had previous knowledge of BII. A total of 60 symptoms were mentioned by patients, with “Fatigue” (12%, n = 26) being cited the most often. Conclusions: The present survey highlights the importance for plastic surgeons to frequently discuss these entities with their patients. This should be done despite the obscurity of BII, in an effort to offer the best available evidence to our patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».