Repeated breast reconstruction after previous complications
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To evaluate the effectiveness of repeated breast reconstruction in cancer patients depending on complications after primary reconstruction. Material and methods. There were 117 patients who underwent primary one-stage breast reconstruction with endoprosthesis, autograft and/or their combination. Results. A retrospective analysis included 117 patients who underwent complex treatment in 2017—2021. Surgical treatment (subcutaneous/skin-sparing mastectomy with one-stage reconstruction) was realized at the department of oncology and reconstructive surgery of the breast and skin. Analysis included patients after one-stage reconstruction with silicone endoprosthesis (n=96, 82%), different flaps (n=3, 2.5%), combination of auto- and allogenic materials (n=18, 15.3%). The most common complications were Backer grade III/IV capsular contracture, implant rupture, endoprosthesis protrusion and flap necrosis. The most preferable redo surgery was implant-to-implant replacement (n=58). Of these, there were 40 (68.9%) redo surgeries for Backer grade III/IV capsular contracture, implant protrusion (n=7, 12%) and rupture (n=5, 8.6%). Flap necrosis required flap replacement with implant, flap reduction and implant placement under the flap. Conclusion. Each technique has certain advantages and disadvantages, and the choice of method depends on individual characteristics of each patient.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».