Recommendations for a Canadian Breast Implant Registry
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Use of breast implants has nearly doubled for reconstructive and aesthetic surgery throughout North America. This growing demand highlights the need for breast implant registries to monitor safety and quality of care. Despite wide adoption of implant registries in other countries, there is currently no Canadian system to track implantation of breast prostheses. This review aimed to inform the development and implementation of a Canadian breast implant registry (BIR). Methods: A systematic review was conducted to include searches of Medline Ovid, Web of Science, Embase Ovid and grey literature databases. Data were extracted for: patient participation, registry structure, data quality, funding and reporting outputs. Results: Of 1577 articles, a total of 19 met inclusion criteria. The Dutch, Australian, American, German, United Kingdom and Korean implant registries were analyzed. Opt-out systems were commonly used and correlated with higher capture rates. Data input relied on physician or surgeon data entry. Funding was private for the Dutch BIR through a patient or insurance surcharge, and government funding was used in the United Kingdom, Australian and Korean registries. Finally, all registries disseminated outcomes via annual reports. Conclusion: Based on strategies used in existing registries, it is recommended a Canadian BIR have an opt-out structure, funding from a combination of government or private stakeholders, use a standardized data set and annual reporting.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».