Effect on biopsy technique of the breast imaging reporting and data system (BI-RADS) for nonpalpable mammographic abnormalities.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if the breast imaging reporting and data system (BI-RADS) defines a group of patients with mammographic abnormalities in whom stereotactic core needle biopsy (SCNB) is appropriate. DESIGN: A blinded retrospective validation sample. SETTING: A university-affiliated hospital. PATIENTS: One hundred and nine consecutive patients who underwent fine-wire localization breast biopsy (FWLB) between Jan. 1, 1994, and June 1, 1999, with a known final pathological diagnosis. INTERVENTION: Blinded mammographic review and classification using the BI-RADS; review of corresponding pathological findings from FWLBs. OUTCOME MEASURES: Correlation of pathological findings with each BI-RADS category and analysis of the predictive value of clinical and radiologic features. RESULTS: BI-RADS findings were as follows: 0 malignant lesions in 10 category 3 cases, 18 malignant lesions (3 in situ, 15 invasive) in 68 category 4 cases and 24 malignant lesions (8 in situ and 16 invasive) in 31 category 5 cases. There was 1 malignant lesion in 22 category 4 cases in women younger than 50 years. CONCLUSIONS: SCNB should be applied to BI-RADS categories 3 and 4 (< 50 yr of age). FWLB should be reserved for category 4 (> 50 yr of age) and category 5 cases. This algorithm will reduce the morbidity and cost of breast biopsies in patients with nonpalpable mammographic abnormalities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».