THE AUTHORS REPLY
Notice bibliographique
Résumé
We thank Didie and Phillips (1) for their interest in our work (2) and their comment on the relevance of body dysmorphic disorder (BDD) among women who receive breast implants for cosmetic reasons. We agree that mental disorders, such as BDD, may have contributed to our observation of increased suicide rates among both the breast implant and other plastic surgery patients in our cohort. Although the prevalence of BDD in the general population is estimated to be between 1 percent and 2 percent (3–5), the review by Crerand et al. (6) suggests that the prevalence of BDD among patients who present for cosmetic procedures is between 7 percent and 15 percent. Moreover, their review of the literature suggests that patients with BDD do not benefit from receiving cosmetic procedures. We share the view of Didie and Phillips (1) that future cohort studies of breast implant patients should endeavor to collect information on their mental health at baseline. However, there are important methodological considerations to evaluating BDD as a risk factor for suicide in such patient populations. In particular, sample size is a critical consideration. In our study of 24,558 women with breast implants, there were only a total 58 suicides. Therefore, even had baseline data been collected on mental disorders in our patient population, with an anticipated BDD prevalence of 7–15 percent, we would have relatively poor statistical power to characterize suicide risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,039 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».