Periareolar minimally invasive approach for cardiac surgery: a case series and description of technique with a review of literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Minimally invasive cardiac surgery (MICS) has garnered significant attention for its potential benefits, including decreased surgical trauma, accelerated recovery, and improved aesthetic outcomes. This case series aims to elucidate the technical aspects and assess the aesthetic, functional, and quality of life outcomes associated with the utilization of a periareolar incision approach in female patients undergoing cardiac surgery. METHODS: The periareolar MICS technique, performed with or without high-definition (HD) 3D endoscopic visualization, limited rib-spreading, and a periareolar incision spanning the 3 to 9 o'clock positions, was employed. We present a case series encompassing five female patients who underwent various cardiac procedures for different pathologies using this approach. RESULTS: No intraoperative complications occurred, and all patients experienced uneventful postoperative recoveries. The periareolar approach resulted in well-healed incisions with minimal scaring, preserving breast contour and yielding satisfactory cosmetic outcomes. Patients reported negligible pain levels and expressed contentment with the scar appearance. CONCLUSION: The periareolar incision technique in MICS represents an efficacious approach characterized by favorable aesthetic outcomes and enhanced patient experience. Further investigations are warranted to compare different MICS approaches with respect to pain management and their impact on quality-of-life domains.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».