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Enregistrement W1986856794 · doi:10.1097/00000658-200005000-00013

Preoperative Lymphoscintigraphy for Breast Cancer Does Not Improve the Ability to Identify Axillary Sentinel Lymph Nodes

2000· article· en· W1986856794 sur OpenAlexfundno aff
Kelly M. McMasters, Sandra L. Wong, Todd M. Tuttle, David J. Carlson, Chelsea Brown, R. Dirk Noyes, Rebecca L. Glaser, Donald J. Vennekotter, Peter S. Turk, Peter S. Tate, Armando Sardi, Michael J. Edwards

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityUniversity of Louisville
Mots-clésMedicineSentinel lymph nodeBreast cancerBiopsyAxillary Lymph Node DissectionRadiologyLymphStage (stratigraphy)Gamma probeSurgeryCancerInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the role of preoperative lymphoscintigraphy in sentinel lymph node (SLN) biopsy for breast cancer. SUMMARY BACKGROUND DATA: Numerous studies have demonstrated that SLN biopsy can be used to stage axillary lymph nodes for breast cancer. SLN biopsy is performed using injection of radioactive colloid, blue dye, or both. When radioactive colloid is used, a preoperative lymphoscintigram (nuclear medicine scan) is often obtained to ease SLN identification. Whether a preoperative lymphoscintigram adds diagnostic accuracy to offset the additional time and cost required is not clear. METHODS: After informed consent was obtained, 805 patients were enrolled in the University of Louisville Breast Cancer Sentinel Lymph Node Study, a multiinstitutional study involving 99 surgeons. Patients with clinical stage T1-2, N0 breast cancer were eligible for the study. All patients underwent SLN biopsy, followed by level I/II axillary dissection. Preoperative lymphoscintigraphy was performed at the discretion of the individual surgeon. Biopsy of nonaxillary SLNs was not required in the protocol. Chi-square analysis and analysis of variance were used for statistical comparison. RESULTS: Radioactive colloid injection was performed in 588 patients. In 560, peritumoral injection of isosulfan blue dye was also performed. A preoperative lymphoscintigram was obtained in 348 of the 588 patients (59%). The SLN was identified in 221 of 240 patients (92.1%) who did not undergo a preoperative lymphoscintigram, with a false-negative rate of 1.6%. In the 348 patients who underwent a preoperative lymphoscintigram, the SLN was identified in 310 (89.1%), with a false-negative rate of 8.7%. A mean of 2.2 and 2. 0 SLNs per patient were removed in the groups without and with a preoperative lymphoscintigram, respectively. There was no statistically significant difference in the SLN identification rate, false-negative rate, or number of SLNs removed when a preoperative lymphoscintigram was obtained. CONCLUSIONS: Preoperative lymphoscintigraphy does not improve the ability to identify axillary SLN during surgery, nor does it decrease the false-negative rate. Routine preoperative lymphoscintigraphy is not necessary for the identification of axillary SLNs in breast cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations182
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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