The Best of Chest Wall Reconstruction: Principles and Clinical Application for Complex Oncologic and Sternal Defects
Notice bibliographique
Résumé
LEARNING OBJECTIVES: After studying this article, the participant should be able to: 1. Appraise and evaluate risk factors for respiratory compromise following oncologic resection. 2. Outline and apply an algorithmic approach to reconstruction of the chest wall based on defect composition, size, and characteristics of surrounding tissue. 3. Recognize and evaluate indications for and types of skeletal stabilization of the chest wall. 4. Critically consider, compare, and select pedicled and free flaps for chest wall reconstruction that do not impair residual respiratory function or skeletal stability. SUMMARY: Chest wall reconstruction restores respiratory function, provides protection for underlying viscera, and supports the shoulder girdle. Common indications for chest wall reconstruction include neoplasms, trauma, infectious processes, and congenital defects. Loss of chest wall integrity can result in respiratory and cardiac compromise and upper extremity instability. Advances in reconstructive techniques have expanded the resectability of large complex oncologic tumors by safely and reliably restoring chest wall integrity in an immediate fashion with minimal or no secondary deficits. The purpose of this article is to provide the reader with current evidenced-based knowledge to optimize care of patients requiring chest wall reconstruction. This article discusses the evaluation and management of oncologic chest wall defects, reviews controversial considerations in chest wall reconstruction, and provides an algorithm for the reconstruction of complex chest wall defects. Respiratory preservation, semirigid stabilization, and longevity are key when reconstructing chest wall defects.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».