Does the use of Acellular Dermal Matrices (ADM) in women undergoing pre-pectoral implant-based breast reconstruction increase operative success versus non-use of ADM in the same setting? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breast cancer is the most common malignancy among women in the UK. Reconstruction - of which implant-based breast reconstruction (IBBR) is the most common - forms a core part of surgical management of breast cancer. More recently, pre-pectoral IBBR has become common as technology and operative techniques have evolved. Many surgeons use acellular dermal matrix (ADM) in reconstruction however there is little evidence in literature that this improves surgical outcomes. This review will assess available evidence for surgical outcomes for breast reconstructions using ADM versus non-use of ADM. METHODS: A database search was performed of Ovid Medline, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials and Cochrane Database of Systematic Reviews (2012-2022). Studies were screened using inclusion and exclusion criteria. Risk of Bias was assessed using the Newcastle Ottawa scale and ROBIS tools. Analysis and meta-analysis were performed. RESULTS: This review included 22 studies (3822 breast reconstructions). No significant difference between overall complications and failure rates between ADM and non-ADM use was demonstrated. Capsular contracture, wound dehiscence and implant rippling had significant differences however these results demonstrated high heterogeneity thus wider generalisation may be inaccurate. Patient quality of life scores were not recorded consistently or comparably between papers. CONCLUSIONS: This review suggests a lack of significant differences in most complications between ADM use and non-use for pre-pectoral IBBR. If no increase in complications exists between groups, this has significant implications for surgical and legislative decision-making. There is, however, inadequate evidence available on the topic and further research is required.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».