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Enregistrement W8550551 · doi:10.1177/229255031302100107

Computed tomography-based preoperative vascular imaging in autologous breast reconstruction: A Canadian perspective

2013· article· en· W8550551 sur OpenAlexaffvenueabout
Caitlin Symonette, Bing Siang Gan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plastic Surgery · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReconstructive Surgery and Microvascular Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast reconstructionPerioperativeRadiologyBreast cancerComputed tomography angiographyAngiographyMedical physicsRadiation therapySurgeryCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There appears to be increased use of computed tomography angiography (CTA) in the preoperative planning of autologous perforator flap breast reconstruction. Despite the advantages of providing superior anatomical detail, concerns regarding cost and radiation exposure of this technique remain. In the current study, a paper-based survey was distributed to 44 plastic surgeons with a special interest in breast reconstruction at 19 different centres across Canada to collect their perspectives and practice characteristics with respect to the use of CTA as a preoperative imaging modality in breast reconstruction. The response rate of the survey was 75%. The majority of respondents commonly use perforator flap breast reconstruction and CTA in their breast reconstruction practice. Surgeons identified particular benefits of CTA in patients who had previously undergone abdominal surgery. However, more than one-half of the overall cohort was concerned about radiation exposure associated with CTA. A review of the literature suggests that it may be worthwhile to reduce the unnecessary risks of additional radiation exposure to the breast cancer population. A prospective study may help to better define the group of patients in whom CTA will provide optimal benefits in terms of reducing perioperative microvascular morbidity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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