A National Survey to Assess the Population’s Perception of Breast Implant-Associated Anaplastic Large Cell Lymphoma and Breast Implant Illness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The goal of this study was to gauge the public's general perception of breast implants, levels of concern, spontaneous word associations, and misperceptions that might need to be addressed by plastic surgeons regarding breast implant-associated anaplastic large cell lymphoma (BIA-ALCL) and breast implant illness (BII). METHODS: An anonymous survey was completed by a total of 979 female participants in the United States by means of Amazon Mechanical Turk. RESULTS: Over 91 percent of participants indicated that they had never heard the term BIA-ALCL. Of the respondents who were aware of the term, 37.21 percent reported being moderately or extremely concerned about BIA-ALCL and 85.4 percent were less likely to recommend breast implants to a friend. Awareness of BII was significantly higher at 50.9 percent, whereas almost 40 percent of participants reported being either moderately or extremely concerned about BII. Over 78 percent of participants were less likely to recommend breast implants to a friend because of BII. The most common word association with BII was "pain," followed by "cancer." The terms "cancer" and "scary" were the two most common word associations with BIA-ALCL. A significant overlap in word associations was observed between BIA-ALCL and BII, potentially representing a lack of distinction between the two terms. The survey demonstrated a paucity of important knowledge within the general population; notably, 71 percent of respondents who were not aware that, to date, only textured implants/expanders were associated with BIA-ALCL. CONCLUSION: These findings support the need for further targeted awareness to remedy existing misperceptions and fill the knowledge gaps relating to BII and BIA-ALCL.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».