The management of incidental findings of reduction mammoplasty specimens
Notice bibliographique
Résumé
Reduction mammoplasty is one of the most commonly performed procedures in plastic surgery. Occasionally, there are findings reported by pathologists that are unfamiliar to the treating surgeon. The aim of the present study was to determine the types of pathologies encountered in reduction mammoplasty specimens. From this list of diagnoses, a best practice guideline for management will be organized to better assist plastic surgeons in the management of patients with incidental findings on pathology reports. A total of 441 pathology reports from patients who underwent bilateral or unilateral reduction mammoplasty in the past three years were identified. A list of 21 different pathologies was generated from the pathology reports, along with supplemental data from recent texts and articles. Occult carcinomas were encountered in two cases (0.45%) and high-risk lesions were found in three cases (0.68%) at the authors' institution. An algorithm was then constructed to organize the pathologies according to risk of malignancy and assign them to a management guideline. There are many different lesions encountered incidentally in reduction mammoplasty specimens that may or may not confer some cancer risk. It is important for plastic surgeons to know which lesions need closer follow-up to provide the best care for their patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».