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Enregistrement W4283029481 · doi:10.4103/njcp.njcp_1943_21

Preferences of Different Breast Reduction Techniques

2022· article· en· W4283029481 sur OpenAlexaboutno aff
Azmi Marouf, Hatan Mortada, Karam Safaa Ali Al-Mutairi

Notice bibliographique

RevueNigerian Journal of Clinical Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Implant and Reconstruction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast reductionPatient satisfactionSurgeryPlastic surgeryFibrous jointCertificationBreast surgeryGeneral surgeryFamily medicineBreast cancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Breast reduction is a common and safe procedure with predicted cosmetic outcomes. Many techniques have evolved over the recent decades. Aims: The aim of this study is to determine what type of breast reduction techniques are currently preferred among board certificated Saudi plastic surgeons and assess the surgeons' satisfaction, surgeon-reported patient satisfaction, and complication rates post breast reduction with the preferred techniques. Materials and Methods: This is a cross-sectional questionnaire-based study. The questionnaire was adapted from previously published studies and distributed to a small group before full-scale distribution to Saudi plastic surgeons by email and communication groups. Results: The mean age of the participants was 45.4 (± 8.9). Most participants were males (82%), and the majority held a Saudi board (44%), and 20% held a Canadian board. Significant differences between different board certifications, held fellowship, and years of experience emerged in terms of surgical preferences. The two most common complications reported by surgeons were suture splitting (34%) and excess scarring (24%). Conclusions: In Saudi Arabia, inverted T resection patterns with superior or superomedial pedicle designs are the standard techniques used in breast reduction, with higher satisfaction rates and fewer complications. Surgical preferences were significantly different between surgeons based on their training and held fellowships.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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