Implantes mamarios en tiempos de linfoma y COVID-19. ¿Han aumentado las complicaciones?
Bibliographic record
Abstract
RESUMENEl linfoma asociado a implantes mamarios ha sido relacionado a cubiertas macrotexturizadas, lo que ha ocasionado que la mayoría de los cirujanos ya no coloquen implantes texturizados.El COVID-19 y las vacunas contra COVID producen la activación del sistema inmunológico, incluyendo células inmunológicamente activas como macrófagos, linfocitos T y miofibroblastos que se encuentran alrededor de los implantes mamarios, con reacciones inflamatorias que se han asociado con el incremento de las complicaciones en las cirugías de implantes mamarios.Realizamos una encuesta entre los miembros de la Asociación Mexicana de Cirugía Plástica, Estética y Reconstructiva, para identificar el impacto que ha tenido la pandemia de COVID-19 y el linfoma (BIA-ALCL) en la cirugía mamaria de aumento con implantes.Participaron 456 socios, lo que representa una muestra muy significativa.La mayoría está colocando implantes lisos o nano o microtexturizados; existe una marcada tendencia a dejar de usar los implantes texturizados.La pandemia tuvo un mínimo efecto en la frecuencia de cirugías de aumento mamario con implantes y las complicaciones.La mayoría de los encuestados reconoce el impacto del linfoma y sus manifestaciones; sin embrago, aún existe una gran cantidad de cirujanos que ignora los hallazgos clínicos y qué estudios se deberán realizar para el diagnóstico de la enfermedad y además no cuentan con carta de consentimiento informado específica para riesgos por implantes mamarios.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".