Breast Reconstruction Post-Mastectomy : an Assessment of Rates, Limiting Factors and Attitudes at a Tertiary Care Center in Quebec
Bibliographic record
Abstract
La reconstruction mammaire post-mastectomie améliore le bien-être psychosocial, et l’image corporelle des patientes. Parcontre, la reconstruction mammaire demeure faiblement utilisée et même inaccessible à des patients dû à des facteurs limitants. Les taux de reconstruction et les facteurs qui influencent l’accès à la reconstruction n’ont pas été évalués dans la province du Québec. Avec une revue de dossier rétrospective, l’objectif de notre étude est d’identifier les taux de reconstruction mammaire dans un centre tertiaire à Montréal et les facteurs qui influencent l’accès à la reconstruction, avec un revu de dossier rétrospective. Ensuite, nous avons évaluer directement dans la même cohorte de patientes, leur désire d’avoir une consultation en chirurgie plastique pour discuter d’une reconstruction. Il y avait un taux total de reconstruction mammaire post-mastectomie de 21%, dont 14% était immédiat et 8% tardif. Les patientes qui ont eu une reconstruction étaient plus jeunes, plus de tendance à avoir une plus grande proportion de mastectomie bilatérale, avaient des cancers non-invasifs et habitaient plus loin de l’hôpital (>10km). Environ la moitié des patientes avec une mastectomie sont intéresser à avoir une consultation avec un chirurgien plasticien mais seulement 38% ont eu une reconstruction. Les chances d’avoir subi une reconstruction, augmentent lorsqu’une reconstruction est offerte et expliquée. Présentement, il existe des barrières autres que les désires de la patiente qui empêchent l’accès à la reconstruction mammaire post-mastectomie.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".