Complications and Burden of 2-Stage Tissue Expander to Implant-Based Reconstructive Surgery: A Single-Center Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Two-stage reconstruction with a tissue expander/implant (TE/I) technique remains the most common breast reconstructive approach following mastectomy. This study analyzes the post-operative complications and burden associated with 2-stage TE/I reconstruction independent of acellular dermal matrix (ADM). Methods: A retrospective chart review identified patients that underwent 2-stage, reconstruction with TE/I without ADM. Demographics, implant characteristics, tissue expansion information, and complications were recorded. Patients were followed for 3 months post-implant exchange. Logistic regression analysis was used to determine which variables were predictors for complications. Results: Ninety-one TE/I reconstructions without ADM were performed in 55 patients. The incidence of complications was 45% (n = 25). Mean complications per patient was 0.84 ± 1.2, with the most common being infection with the TE (n = 15, 24.2%). Mean number of fill appointments was 3.6 ± 1.7 (range: 1-8). Univariate linear regression showed for every increase in BMI, there was a 14.8 cc increase in implant volume, on average ( P < .001). Multivariable logistic regression model identified radiation history ( P = .036) and increasing BMI ( P = .049) as significant predictors for complications. Conclusion: Infection remains to be the leading cause of short-term complications in TE/I breast reconstruction patients. BMI and radiation are significant predictors. Larger, multicenter observational study data may elicit nuanced variation among different population demographics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».