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Enregistrement W4414040625 · doi:10.1097/sap.0000000000004447

Prepectoral Passot-Type Immediate Breast Reconstruction With the Use of Acellular Dermal Matrix in Grades 2 and 3 Ptosis

2025· article· en· W4414040625 sur OpenAlexaff
Brittany N. Davis, Jessica Hale, Elaine Lelli, Mark A. Brzezienski

Notice bibliographique

RevueAnnals of Plastic Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Implant and Reconstruction
Établissements canadiensECW Press (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast reconstructionPtosisAcellular DermisPlastic surgeryMammaplastyMatrix (chemical analysis)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Implant-based breast reconstruction after skin-sparing mastectomy remains one of the most frequently used methods of breast reconstruction in the US. Patients with large, ptotic breasts often face poorer outcomes. We hypothesized that implant-based breast reconstruction with auto-augmentation techniques can minimize problems with acellular dermal matrices (ADM) by using less, and providing the benefit of prepectoral placement. METHODS: We performed a single institution retrospective review of all patients with grade 2 or 3 ptosis following subpectoral and prepectoral BR with autologous dermal tissue and/or ADM over a 5-year period. Outcomes, complications, and costs between the subpectoral, prepectoral, and tissue expander (TE) with ADM groups were compared within our sample. RESULTS: Women in the Passot-type reconstruction groups had significantly higher body mass indices and rates of radiation therapy. When body mass index and radiation were controlled for, there were no significant differences in complication rates between prepectoral Passot, subpectoral Passot, and the TE/ADM group. Passot-type reconstructions can be significantly less expensive than TE/ADM. CONCLUSIONS: Prepectoral Passot-type reconstruction is a viable method to limit complications of subpectoral approaches at roughly half the cost of a TE/ADM approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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