Twinning Initiative: A 7-phase Multidisciplinary Mentorship Model to Implement Deep Inferior Epigastric Perforator Flap Breast Reconstruction in New Centers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Introducing complex microsurgical techniques in resource-limited settings is a challenge. The "twinning initiative" provides a structured and phased mentorship between experienced and recipient centers, eventually improving local autonomy and reducing complications over time. The goal of the study was to assess the feasibility and outcomes of the twinning initiative in teaching deep inferior epigastric perforator (DIEP) breast reconstruction at the University Hospital Center of Martinique. Methods: The model used a 7-phase approach: networking, academic twinning, on-site visits, and increasing local team involvement. The senior microsurgeon performed 100% of critical tasks initially, with the local team gradually taking more responsibility. Data on demographics, intraoperative details, complications, and outcomes were collected. Results: This observational study included 14 patients undergoing DIEP reconstruction at the University Hospital Center of Martinique from February 2022 to June 2024. The local team's surgical autonomy grew, with several cases managed independently. Initial complications included flap failures and equipment issues, but these decreased over time, with no flap failures by the second year. Flap failure occurred in 14% of the cases, and 29% of patients needed reoperation. As local surgeons became more confident, problems decreased, and the inclusion of anesthesiologists helped reduce complications. Conclusions: The twinning initiative effectively transferred the DIEP technique, increased surgical autonomy, and improved outcomes. It shows the importance of a structured team approach for transferring the microsurgery technique. However, a larger sample size is required in further research to confirm the applicability of the model to other procedures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».