The impact of margin status on local recurrence following breast conserving therapy for invasive carcinoma in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».