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Enregistrement W3174362861 · doi:10.1093/jscr/rjab256

First use of Braxon® acellular dermal matrix for complex revision aesthetic breast surgery—revision augmentation mastopexy

2021· article· en· W3174362861 sur OpenAlexaff
Christine Bojanic, Stavros Samaras, Mwenya M Chishimba, Charles M. Malata

Notice bibliographique

RevueJournal of Surgical Case Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Implant and Reconstruction
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMastopexyMedicineBreast augmentationSurgeryImplantFibrous jointFixation (population genetics)Breast implantPlastic surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acellular dermal matrices (ADMs) have ushered in a paradigm shift in prosthetic breast reconstruction; however, there has hitherto been no reported use of Braxon® ADM in aesthetic breast surgery. Here, we describe the case of a 42-year-old woman who presented for revision of her bilateral aesthetic augmentation-mastopexy following multiple revision surgeries. The predominant concerns were persistent pain, implant malposition and a wide intermammary distance. Her predicament was worsened by inability to tolerate monopolar diathermy owing to a spinal stimulator-the least invasive operation was sought and Braxon® ADM met this criterion. The procedure was a success, and she remains symptom-free, with soft breasts and stable implant positions. Braxon® ADM, with its preformed shape, total implant-wrapping design and easy suture fixation, lends itself to easy use in cosmetic breast surgery. Its role in cosmetic breast surgery has yet to be established, but this case marks the beginning of this endeavor.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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