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 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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».