Decision-Making Algorithm for Advanced Excisional Body Contouring: Dynamic Definition Solutions for Skin Laxity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Excisional body contour surgery is the cornerstone treatment for skin laxity. Decision-making can be challenging when selecting the procedure. Dynamic definition liposculpture allows the surgeon to carve the underlying anatomy and provide more natural results, in which umbilical shape and position play a crucial role. The authors describe their experience using a decision-making algorithm as a tool to ease surgical planning for advanced excisional body contouring. METHODS: Following the algorithm designed by the senior author regarding excisional body contouring procedures, the authors searched their database for patients who were classified according to skin laxity and navel location to undergo one of the following procedures: mixed technologies plus umbilical mobilization, mixed technologies plus sliding mini-abdominoplasty, mini-tummy tuck with muscular plication, full abdominoplasty, reverse bridge abdominoplasty, or reverse full abdominoplasty. RESULTS: A total of 563 women were consecutively operated on from February of 2014 to January of 2020. The six-procedure model algorithm helped the authors achieve very good results with low complication rates in patients with some grade of abdominal skin laxity. Most complications were reported as minor (9.6 percent). Major complications (3.9 percent) included three localized infections, four abnormal skin retractions, two cases of skin flap necrosis, and 13 cases of postoperative anemia. CONCLUSIONS: This algorithm helped the authors choose the best excisional technique based on patients' anatomical features by following skin geometry to enhance aesthetic outcomes. Further studies are needed to support the algorithm validation and aesthetic outcomes. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic, IV.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle