Risk Factors Associated with Severe Macromastia among Adolescents and Young Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Macromastia is common among adolescents and young women and has well-documented negative physical and psychosocial effects. The pathogenesis of idiopathic macromastia has been attributed to increased end organ sensitivity to circulating gonadal hormones. Despite the known negative effects of macromastia, there is a paucity of literature examining the clinical risk factors associated with macromastia severity in this age group. METHODS: In this cross-sectional study, standardized clinical forms were administered to patients between the ages of 12 and 21 years undergoing reduction mammaplasty. Data were collected pertaining to patient demographics, biometrics, breast symptoms, medical and family history, and breast tissue resection mass at the time of reduction. Resection mass was normalized to patient body surface area in analyses. RESULTS: A total of 375 patients were included in analyses. Mean age at surgery was 18.1 years. The following risk factors were positively associated with macromastia severity in both univariate and multivariate logistic regression models: overweight or obesity, racial or ethnic minority status, patient-reported gynecologic or endocrine complaints, and early menarche ( p < 0.05, all). More severe cases of macromastia were associated with approximately three times the odds of being overweight or obese or achieving menarche before 11 years old. CONCLUSIONS: In our sample, overweight or obesity, racial or ethnic minority status, early menarche, and patient-reported gynecologic or endocrine complaints were all positively associated with macromastia severity. Awareness of these factors can empower physicians to identify and address modifiable risk factors to prevent progression to more severe disease. Macromastia itself should prompt screening for gynecologic or endocrine complaints with referral as indicated. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Risk, III.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».