Perceptions of Ideal Breast and Areola Dimensions: A Survey Of 2,259 Respondents
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Surgeons make decisions about areola size in breast procedures, but no formal study has been conducted to identify general views on ideal size. The objective of this study was to survey the global population to better understand their perceptions on ideal areola dimensions. Methods: The survey was created using SurveyMonkey and completed via Amazon Mechanical Turk over a 24-hour period. Participants’ demographics (sex, age group, country, state if located in the US, and race/ethnicity) were collected. Each participant had 9 composite diagrams of a female torso (combinations of 3 breast and 3 waist widths) and asked to select the best of 6 options with areola diameter: breast width ranging from 1:12 to 6:12. Results: Of 2,259 participants, with male(1,283;56.8%) and female(976;43.2%), majority were between 25 and 34 years old (1,012;44.8%), from US (1,669;73.9%), White race (1,430;63.3%), and had a Bachelor’s degree (1,426; 63.1%). Most participants selected 2:12 (32.89%) and second-most commonly selected 3:12 (30.61%)(P<0.0001). Males were more likely to choose extreme dimensions of 1:12 or 6:12 in comparison to females (P<0.0001). Across almost all races, 2:12 was most popular except among American Indian/Alaskan Native and Middle Eastern where 3:12 was most popular(P< 0.0001). Across the top 6 countries, US, India and Italy had 2:12 as the most popular and Brazil, Canada, and United Kingdom had 3:12 as the most preferred (P<0.0001). Conclusion: This study provides the first objective assessment of public’s impression of ideal areola proportions, and can guide surgical decision making in reconstructive procedures.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».