Análise da satisfação de mulheres com cicatrizes pós-mamoplastia: revisão integrativa
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A mamoplastia é um dos procedimentos cirúrgicos mais realizados no mundo, sendo a satisfação estética um dos principais desfechos esperados. A cicatriz resultante da técnica adotada pode impactar diretamente a percepção corporal e a autoestima da paciente. Objetivo: Analisar estudos disponíveis na literatura quanto ao nível de satisfação de mulheres com diferentes tipos de cicatrizes resultantes da mamoplastia. Métodos: Estudo de revisão integrativa utilizando a base de dados Pubmed/Medline, para pesquisa de estudos publicados de 2019 a 2024. A pesquisa foi conduzida considerando os termos (MeSH terms) “mammaplasty”, “Satisfaction”, “Cancer” e os operadores boleanos AND e NOT. Resultados: Um total de 84 estudos foram identificadas; 7 estudos foram elegíveis e incluídos. A maioria dos estudos (n=5; 72%) investigou a satisfação de mulheres submetidas à mamoplastia de aumento, seguidos por mamoplastia redutora (n=1; 14%) e reconstrutiva (n=1; 14%). Todos os estudos foram observacionais, desenvolvidos em países como Alemanha, China, Brasil, Itália e Colômbia. Quanto às técnicas cirúrgicas, observou-se predomínio da comparação entre cicatriz curta e técnica em T invertido. Os instrumentos utilizados incluíram o Breast Evaluation Questionnaire 55, o Breast Questionnair e a Vancouver Scar Scale. De forma geral, a técnica de cicatriz curta apresentou maior índice de satisfação estética e menor taxa de complicações, especialmente em pacientes submetidas à mamoplastia de aumento. Conclusão: A técnica de cicatriz curta demonstrou maior satisfação entre mulheres submetidas à mamoplastia, especialmente nos procedimentos de aumento. A escolha da técnica deve considerar não apenas o resultado estético, mas também fatores clínicos, anatômicos e a decisão compartilhada entre médico e paciente.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 teacher head, 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".