Predictive Factors for Non-Sentinel Lymph Node Metastasis in the Case of Positive Sentinel Lymph Node Metastasis in Two or Fewer Nodes in Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In breast cancer, recent clinical trials have shown that sentinel lymph node biopsy (SLNB) alone without axillary lymph node dissection results in excellent prognosis if there is sentinel lymph node (SLN) metastasis in two or fewer nodes. The aim of the present study was to investigate the association between non-SLN metastasis and clinicopathological factors in case of SLN metastasis in two or fewer nodes in breast cancer. METHODS: Patients who underwent SLNB for invasive breast cancer and were found to have positive SLN in two or fewer nodes were evaluated. The associations between non-SLN metastasis and clinicopahological factors were examined. Statistical analyses were performed using the Mann-Whitney and Chi-square tests, with statistical significance set at P < 0.05. RESULTS: A total of 358 patients were enrolled during the study period and all of these patients were female and 54 patients had SLN metastasis (15%). Positive SLN in two or fewer nodes was identified in 44 patients (81.5%). Among these patients, 17 (38.6%) were found to have non-SLN metastasis. Non-SLN metastasis was associated with invasive tumor size (P = 0.015) and lymphatic involvement (P = 0.035). Multivariate analysis showed that tumor size (P = 0.011) and lymphatic involvement (P = 0.019) remained significant independent predictors of non-SLN metastasis, and that an invasive tumor size cut-off point of 28 mm was useful for dividing patients with positive SLN in two or fewer nodes into non-SLN-positive and non-SLN-negative groups. CONCLUSIONS: Non-SLN metastasis was found in more than 30% of patients with SLN metastasis present in two or fewer nodes. Large tumor size and the presence of lymphatic involvement were significantly associated with non-SLN metastasis.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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.
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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 ».