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Enregistrement W4399324097 · doi:10.1097/gox.0000000000005869

The GLAND-IQ Technique for Surgical Correction of Moderate to Severe Gynecomastia

2024· article· en· W4399324097 sur OpenAlexaff
Mirko S. Gilardino, Arturo Vela Lasagabaster

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMale Breast Health Studies
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecomastiaMedicineScarsLiposuctionMastopexySurgeryPtosisReduction MammoplastyBreast reductionPlastic surgeryInternal medicineBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surgical correction of gynecomastia currently ranks in the top five cosmetic procedures performed in men in the United States. Although removal of excess gland is relatively straightforward, the combination of glandular/fatty excess, significant skin redundancy, nipple ptosis, and nipple-areolar complex hypertrophy poses a significant challenge in the male patient desiring inconspicuous scars. The latter renders any form of skin and nipple reduction/elevation using traditional mastopexy patterns or breast amputation with free nipple grafting less favorable due to the surgical stigmata and scars produced with these techniques. To that end, we present our experience treating cases of moderate to severe gynecomastia involving significant skin excess (defined as Simon grade IIb and III) with a technique focused on avoiding visible extra-areolar scars, called the glandular excision, liposuction-assisted, areolar mastopexy for nipple repositioning and skin reduction with internal quilting sutures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,649
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,296 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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