BREAST-Q Patient-reported Outcomes in Different Types of Breast Reconstruction after Fat Grafting
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast reconstruction after mastectomy improves patient quality of life. Independently of the type of reconstruction, ancillary procedures are sometimes necessary to improve results. Fat grafting to the breast is a safe procedure with excellent results. We report patient-reported outcomes using the BREAST-Q questionnaire after autologous fat grafting in different types of reconstructed breasts. Methods: We performed a single-center, prospective, comparative study that compared patient-reported outcomes using the BREAST-Q in patients after different types of breast reconstruction (autologous, alloplastic, or after breast conserving) who subsequently had fat grafting. Results: In total, 254 patients were eligible for the study, but only 54 (68 breasts) completed all the stages needed for inclusion. Patient demographic and breast characteristics are described. Median age was 52 years. The mean body mass index was 26.1 ± 3.9. The mean postoperative period at the administration of BREAST-Q questionnaires was 17.6 months. The mean preoperative BREAST-Q was 59.92 ± 17.37, and the mean postoperative score was 74.84 ± 12.48 (P < 0.0001). There was no significant difference when divided by the type of reconstruction. Conclusion: Fat grafting is an ancillary procedure that improves the outcomes in breast reconstruction independently of the reconstruction type and heightens patient satisfaction, and it should be considered an integral part of any reconstruction algorithm.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».