Direct-to-Implant Prepectoral Breast Reconstruction: Patient-Reported Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Direct-to-implant prepectoral breast reconstruction has recently experienced a resurgence in popularity because of its lower levels of postoperative pain and animation deformity. BREAST-Q, a well-validated patient-reported outcomes tool, was used to assess patient satisfaction and quality of life. The goal of this study was to assess patient-reported outcomes at 6-month and 1-year follow-up after direct-to-implant prepectoral breast reconstruction. METHODS: Sixty-nine consented adult patients undergoing a total of 110 direct-to-implant, prepectoral, postmastectomy breast reconstructions completed BREAST-Q questionnaires immediately preoperatively, and at 6 and 12 months thereafter. RESULTS: Mean breast satisfaction decreased nonsignificantly from 61.3 preoperatively to 58.6 at 12 months after reconstruction (p = 0.32). Psychosocial well-being improved nonsignificantly from 67.1 preoperatively to 71.1 at 12-month follow-up (p = 0.26). Physical well-being of the chest was insignificantly different, from 74.4 to 73.3 at 12-month follow-up (p = 0.62). Finally, sexual well-being similarly remained nonsignificantly changed from 60.2 preoperatively, to 59.1 at 12 months (p = 0.80). The use of acellular dermal matrix and postmastectomy radiotherapy did not have any significant effects on patient-reported outcomes. Through regression analysis, neoadjuvant chemotherapy, increased age, and incidence of rippling were found to negatively influence BREAST-Q results. CONCLUSIONS: Patients who underwent direct-to-implant prepectoral breast reconstruction demonstrated an overall satisfaction with their outcomes. As prepectoral breast reconstruction continues to advance and grow in popularity, patient-reported outcomes such as those presented in this study become of paramount importance in practice. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic, IV.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».