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Enregistrement W4321787718 · doi:10.21037/abs-21-132

The impact of radiotherapy in pre-pectoral implant-based breast reconstruction: a narrative review

2023· review· en· W4321787718 sur OpenAlexaboutno aff
Wafa Taher, Muhammad Nadeem, Nunzio Velotti, Maurizio Bruno Nava, Stephen F. Hamilton

Notice bibliographique

RevueAnnals of Breast Surgery · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMastectomyRadiation therapyMedicineImplantBreast reconstructionNarrative reviewCohortGeneral surgerySurgeryBreast cancerInternal medicineCancerIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objective: Pre-pectoral implant-based reconstruction (PIBR) is becoming increasingly popular. It is known that the data available so far are limited regarding the effect of post-mastectomy radiotherapy (PMRT) in PIBR. This as well true with data about effect of previous breast radiotherapy (RT). Relatively few studies were undertaken and their outcomes were released in the last few years. Some of them were designed to address impact of RT. Others just mentioned its effect on their cohort. Hence this review was undertaken to study the effect of RT (both pre- and post-mastectomy) on PIBR. Methods: A narrative review of literature was undertaken. The search strategy was limited to articles written in English language. A systematic search was performed in all electronic databases (PubMed, Web of Science, Scopus, EMBASE). All studies, over the last 10 years were included, that reported or mentioned effect of RT on patients who had PIBR. The quality of each included study was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Key Content and Findings: Nineteen studies reporting on impact of RT in PIBR or mentioned its effect have met the inclusion criteria. Conclusions: PMRT appears to be well tolerated in immediate PIBR with no excess adverse effects when used with acellular dermal matrix (ADM)/mesh at least in short term. Previous RT per se is not an absolute contraindication to the procedure. More studies are needed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,325 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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