Added cancer yield of breast magnetic resonance imaging screening in women with a prior history of chest radiation therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recommendation for breast magnetic resonance imaging (MRI) screening for women with a prior history of chest radiation is currently based on expert opinion, because existing data are very scant. The objective of this study was to evaluate added cancer yield of screening breast MRI in this population. METHODS: A retrospective review identified 98 women with a prior history of chest radiation therapy who had screening mammography and screening MRI performed at the authors' institution between January 2004 and July 2010. Medical records of these patients and results of 558 screening studies (296 mammograms and 262 MRI) were reviewed. Sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and added cancer yield were calculated. RESULTS: Malignancy was diagnosed in 13 patients, invasive cancer was diagnosed in 10 patients, and ductal carcinomas in situ was diagnosed in 3 patients. The median latency from completion of radiation to detection of the breast cancer was 18 years (range, 8-37 years). Of the 13 cancers, 12 (92%) were detected by MRI, and 9 (69%) by mammography. For mammography, the sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value were 69%, 98%, 82%, and 95%, respectively; and, for MRI, these values were 92%, 94%, 71%, and 99%, respectively. In 4 of 98 patients, cancer was diagnosed on MRI only, resulting in an incremental cancer detection rate of 4.1% (95% confidence interval, 1.6%-10%). CONCLUSIONS: The current results indicated that MRI is a useful adjunct modality for screening high-risk women who have a prior history of chest radiation therapy, resulting in a 4.1% (4 of 98 women) added cancer detection rate. The authors concluded that both MRI and mammography should be used to screen women in this high-risk group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».