Fat Grafting Versus Implants: Who's Happier? A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast implants were first introduced in the 1960s and have long been used for augmentation and reconstructive breast surgery. More recently, fat grafting for breast augmentation has gained popularity due to the ‘natural’ outcome and lack of implant-related complications. The aim of this study was to conduct a systematic review and meta-analysis comparing patient-related outcome measures between fat grafting and implant-based primary augmentation using the validated BREAST-Q questionnaire. Methods: A systematic review of the literature according to the PRISMA guidelines was conducted in PubMed®, Cochrane Library®, EMBASE®, MEDLINE®, and Scopus® databases. Papers were screened by two independent blinded reviewers. Quality was assessed using MINORS criteria. Results: Fourteen studies were included in the meta-analysis representing a total of 81 fat grafting augmentations and 1535 implant augmentations. The average overall patient satisfaction mean post-operative scores were 13.0 points higher in the implant group based on meta-regression (95% CI: 2.4-23.5; P = .016). There was no statistical difference in reported post-operative sexual well-being, psychosocial well-being, or physical well-being BREAST-Q scores. Conclusion: Although implant-based augmentation resulted in higher post-operative overall satisfaction scores, fat grafting remains a highly desirable alternative for augmentation in the right patient. This meta-analysis strongly highlights that careful patient selection and evaluation of patient goals must be assessed when selecting an augmentation method.
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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 | 0,018 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».