Axillary reverse mapping in breast cancer: A Canadian experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to evaluate the axillary reverse lymphatic mapping (ARM) procedure for reducing the risk of arm lymphedema after breast cancer surgery. METHODS: The ARM procedure was carried out with a subareolar injection of technetium-99 sulfur colloid the morning of surgery, and a patent blue dye injection into the upper inner arm after anesthesia. RESULTS: Fifty-two women made up our study population. Thirty-seven patients underwent sentinel lymph node biopsy (SLNB) and 15 patients underwent an axillary lymph node dissection (ALND) for known nodal metastasis. The sentinel lymph node was identified in 36 of the 37 cases who underwent SLNB alone and in 12 of 15 patients who underwent on ALND. In 13 patients, both blue and radioactive lymph nodes or lymphatics were clearly identified (25%) and 5 patients had a clear crossover with nodes being both blue and hot. Only a single patient with crossover lymphatics had metastases present in their sentinel node. CONCLUSION: The ARM technique did not prevent identification of the SLN and we identified much greater crossover than reported. We had a single patient, who underwent a sentinel node biopsy, with mild arm lymphedema (1.9%) after 2 years of follow up.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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 ».