Textured versus Smooth Tissue Expanders: A Comparison of Complications in 3526 Breast Reconstructions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increased understanding of breast implant-associated anaplastic large-cell lymphoma has led to a shift away from textured breast devices. A few small studies have compared the complication rates of textured and smooth tissue expanders (TEs). The aim of this study was to compare complication profiles in patients undergoing two-stage postmastectomy breast reconstruction with either textured or smooth TEs. METHODS: The authors performed a retrospective review of female patients who underwent immediate breast reconstruction with textured or smooth TEs from 2018 to 2020 at their institution. Rates of seroma, infection/cellulitis, malposition/rotation, exposure, and TE loss were analyzed in the overall cohort and subgroups undergoing prepectoral and subpectoral TE placement. A propensity score-matched analysis was used to decrease the effects of confounders comparing textured and smooth TEs. RESULTS: The authors analyzed 3526 TEs (1456 textured and 2070 smooth). More frequent use of acellular dermal matrix, SPY angiography, and prepectoral TE placement was noted in the smooth TE cohort ( P < 0.001). Univariate analysis suggested higher rates of infection/cellulitis, malposition/rotation, and exposure in smooth TEs (all P < 0.01). Rates of TE loss did not differ. After propensity matching, no differences were noted in infection or TE loss. Prepectoral smooth expanders had increased rates of malposition/rotation. CONCLUSIONS: TE surface type did not affect rates of TE loss, although increased rates of expander malposition were noted in the smooth prepectoral cohort. Further research is needed to examine breast implant-associated anaplastic large-cell lymphoma risk with temporary textured TE exposure to improve decision-making. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCW: Therapeutic, 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».