Remodelación de los colgajos TRAM libres y DIEP
Bibliographic record
Abstract
intro_obj: La reconstrucción mamaria mediante autotrasplante microquirúrgico es la técnica de elección en la mayoría de las pacientes mastectomizadas. Los avances técnicos han permitido el desarrollo del colgajo TRAM libre y posteriormente del Colgajo DIEP como exponentes más representativos del arsenal terapéutico en este campo. Para los cirujanos reconstructores la práctica de estas intervenciones supone un auténtico reto; un reto que ha de convertirse en el quehacer diario de los Servicios de Cirugía Plástica y Reconstructiva, si quieren adaptarse a los tiempos modernos. En nuestro Servicio estas técnicas comienzan a aplicarse en 1999 y desde entonces se han llevado a cabo en 42 casos. Al principio se prestaba mayor atención al desarrollo del proceso microquirúrgico y el cirujano centraba su esfuerzo en la consecución de una sutura óptima que asegurara la supervivencia del colgajo. Una vez conseguido esto, lo demás se consideraba secundario. No obstante nuestra concepción ha cambiado y actualmente centramos el proceso no sólo en lo anterior, sino en la remodelación adecuada del colgajo para dotar a la mama de un aspecto verdaderamente auténtico. En el presente trabajo se exponen una serie de consejos que pueden ser útiles a la hora de concluir la reconstrucción mamaria mediante TRAM libre o DIEP confeccionando una mama de contorno natural, lo más parecida posible a la mama contralateral. Concluimos que en este matiz se encuentra el verdadero éxito de la reconstrucción mamaria.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".