Breast Implant Surgery; Risks and Health Complications.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Understand the complications of breast implant surgery, breast implant illness (BII), breast implant-associated anaplastic large cell lymphoma (BIA-ALCL), and breast implant-associated squamous cell carcinoma (BIA-SCC). Understand why universal screening for implantable devices is a proposed addition to the nursing process and how utilizing this screening tool can enable illness-specific care in a timely manner. Current research on breast implant surgery demonstrates a risk of health complications: BII, BIA- ALCL, and BIA-SCC. Impacting patient safety worldwide, it is not standard healthcare practice to screen every patient at every healthcare encounter for the presence or absence of an implantable device or a history of an implantable device, specifically breast implant devices. However, by not doing so, nurses and other healthcare providers may miss the opportunity to identify systemic illness or cancer that could be related to breast implant devices. A lack of provider and nursing awareness and a knowledge gap regarding BII, BIA- ALCL, and BIA-SCC were also identified, and this is a significant patient safety concern. MATERIALS AND METHODS: To facilitate the research process, dependent and independent variables were identified. Internet database searches and widespread exploration of Medline, CINAHL, Google Scholar, and PubMed were conducted for peer-reviewed studies on this research topic. RESULTS: Estimates show over 300,000 women had breast implant surgery in 2019 (McKernan et al., 2021). Studies from the United States, Canada, Europe, and South America demonstrate that BII is a global phenomenon. Watad et al. (2018), in their cross-sectional study, analyzed population data from a 20-year time period that identified 24,651 women with breast implants with symptoms of BII. Lack of provider follow-up has led to underreporting of BII, BIA-ALCL, and BIA-SCC cases. The U.S. Food and Drug Administration recognizes BII, BIA-ALCL, and BIA-SCC as potential risks and health complications of breast implantation. Black box warnings have now been added to breast implants. Framework: The IOWA model was chosen to guide the proposed evidence-based practice update and change. CONCLUSION: To identify those at risk for implant-related illnesses, universal screening for implantable devices is proposed. Universal screening for implantable devices is defined as assessing all patients at every healthcare encounter for the presence of an implantable device or a history of an implantable device. Universal screening for implantable devices determines which patients are at risk for implantable device-related systemic illness or cancer and enables illness-specific care promptly. Successful evaluation occurs when healthcare providers' standard practice screens all patients for implantable devices.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».