Conversion from Alloplastic to Autologous Breast Reconstruction: What Are the Inciting Factors?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Failure of alloplastic breast reconstruction is an uncommon occurrence that may result in abandonment of reconstructive efforts or salvage with conversion to autologous reconstruction. The purpose of this study was to identify factors that predict failure of alloplastic breast reconstruction and conversion to autologous reconstruction. Methods: A retrospective chart review was conducted of patients who underwent mastectomy and immediate alloplastic breast reconstruction between 2008 and 2019. Inclusion criteria included patients 18 years or older who underwent initial alloplastic reconstruction with a minimum of 3-year follow-up. Data collected included age, body mass index, cancer type, surgical characteristics, neo/adjuvant treatment details, and complications. Results were analyzed using Fischer's exact test, t-test, and multivariate logistic regression. Results: A total of 234 patients met inclusion criteria. Of those, 23 (9.8%) required conversion from alloplastic to autologous reconstruction. Converted patients had a mean age of 50.1 ± 8.5. The time from initial alloplastic reconstruction to conversion was 30.7 months. The most common reasons for conversion included soft tissue deficiency (48%), infection (30%), and capsular contracture (22%). Patients were converted to deep inferior epigastric perforator flap (DIEP; 52%), latissimus dorsi flap with implant (26%), and DIEP with implant (22%). Multivariate logistic regression modeling identified radiation (OR 8.4 [CI = 1.7-40.1]) and periprosthetic infection (OR 14.6 [CI = 3.4-63.8]) as predictors for conversion. Conclusions: Among patients undergoing mastectomy with immediate alloplastic breast reconstruction, those treated with radiation have 8.4 greater odds of conversion and those with a periprosthetic infection have 14.6 greater odds for conversion to an autologous reconstruction.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».