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Enregistrement W1998909449 · doi:10.1002/jso.21126

The impact of margin status on local recurrence following breast conserving therapy for invasive carcinoma in Manitoba

2008· article· en· W1998909449 sur OpenAlexaffabout
Krista Hardy, Katherine Fradette, Rodica Gheorghe, L. Lucman, Steven Latosinsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Surgical Oncology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCancerCare ManitobaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMastectomyStage (stratigraphy)Margin (machine learning)Odds ratioBreast cancerLogistic regressionAdjuvant therapyResection marginCancerSurgeryInternal medicineResection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Histologically positive margins are generally considered unacceptable with breast conserving therapy (BCT) given the increased risk of local recurrence (LR). What constitutes an adequate negative margin remains controversial. Margin status was explored as a predictor of LR post-BCT. METHODS: Manitoba women with loco-regional progression and/or mastectomy >6 months following BCT for Stage I/II invasive cancer (1995-2004) were identified from the Manitoba Cancer Registry; LR cases were confirmed by chart review. Three controls per case were matched by age, grade, stage, and adjuvant chemotherapy use. Margin status was categorized as histologically positive, < or =1 mm, < or =2 mm or >2 mm. Conditional logistic regression determined the odds ratio of LR by margin category. RESULTS: There were 50 LR cases in 3,017 patients who underwent BCT, with a median follow-up of 60 months. Wider margins were associated with a non-significant reduction in LR: >1 mm versus < or =1 mm (OR 0.69; 95% CI 0.28-1.69) and >2 mm versus < or =2 mm (OR 0.90; 95% CI 0.44-1.84). CONCLUSIONS: No clear benefit to wider histologically negative margins is demonstrated.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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