MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4232090185 · doi:10.4172/plastic-surgery.1000607

Nipple reduction - An adjunct to augmentation mammaplasty

2009· article· en· W4232090185 sur OpenAlexaff
Nabil Fanous, Carolyne Tawilé, Amanda Fanous

Notice bibliographique

RevuePlastic Surgery · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Implant and Reconstruction
Établissements canadiensMcGill UniversityLakeshore General HospitalInstitute of Cosmetic and Laser Surgery
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdjunctMammaplastyReduction (mathematics)MedicineSurgeryMathematicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

N ipple hypertrophy and its reduction have been described in a limited number of articles throughout the medical literature (1-8).Nipple hypertrophy is an uncommon esthetic problem.The epidemiology of this deformity remains largely unknown; it is mostly encountered in the Asian population and, occasionally, in Caucasians.It is sometimes familial, appearing after the onset of adolescence or following pregnancy, and persisting through menopause (1).It may lead to psychological distress because of its association with a negative esthetic image.As well, women may feel embarrassed by their hypertrophic nipples, which are hard to conceal under light clothing because of their prominence.No formal definition of nipple hypertrophy exists.Some clinicians have suggested that the normal female nipple is roughly 1 cm in diameter, with an almost equal amount of anterior projection (1).In cases of nipple hypertrophy, the size of the nipple may reach 2 cm or even more, and the shape usually becomes spherical.The aim of the correction is primarily to shorten the nipple length, while secondarily establishing harmony between its diameter size and projection.The patient seeking a correction for nipple hypertrophy is usually also concerned about the functional results of the surgery, in addition to the esthetic outcome.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlastic SurgeryMême sujetBreast Implant and ReconstructionTravaux en français237 207