Non-Breast Implantable Medical Devices and Associated Malignancies: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Innovation in healthcare has led to the development of numerous implantable medical devices (IMDs). However, advances in our knowledge of breast implant-associated malignancies have raised questions about the prevalence, etiology, and management of malignancies associated with non-breast IMDs. The objective of this study was to examine the prevalence and characteristics of malignancies associated with non-breast IMDs. An expert medical librarian developed the search strategy for this review. Databases included MEDLINE, Embase, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials. In addition, gray literature sources were searched, and relevant references from systematic reviews and meta-analyses were included. The PRISMA guideline was followed for the review. Risk of bias was evaluated with the JBI Critical Appraisal tools. A total of 12,230 articles were reviewed, with a total of 77 meeting inclusion criteria. Risk of bias was highest with case reports (moderate, average of 65.1% with range of 37.5% to 100%) and low for the remaining study types. In total, 616 cases of IMD-associated malignancies were identified. Malignancies associated with IMDs were reported in the head and neck (543, 88.1%), lower extremity (57, 9.6%), thorax (9, 1.4%), abdomen (3, 0.5%), and genitourinary system (2, 0.3%). The most common malignancy type in the lower extremity was sarcoma, in the head and neck was squamous cell carcinoma, and in the thorax was lymphoma. This study is the first comprehensive systematic review of its kind. Overall, the oncologic risk of IMDs is low. The discussion of malignancy is an important part of the overall consent process, and malignancy should be considered with any new signs or symptoms in the anatomic area of an implant. More data are needed to better understand how primary malignancies occur around IMDs and how to reduce this risk.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».