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Enregistrement W2009865218 · doi:10.1097/gco.0b013e328011f9ae

Fine needle aspiration for evaluation of breast masses

2007· review· en· W2009865218 sur OpenAlexaff
Benjaporn Chaiwun, Paul S. Thorner

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Obstetrics & Gynecology · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Lesions and Carcinomas
Établissements canadiensUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFine-needle aspirationObstetricsRadiologyBiopsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Fine needle aspiration has been used for many years as a diagnostic tool for breast lesions, with high sensitivity and specificity. There is controversy as to whether this technique should be replaced by other diagnostic procedures such as core biopsy. This review aims to re-evaluate the usefulness of breast fine needle aspiration. RECENT FINDINGS: During the past 10 years many institutions have replaced fine needle aspiration by core biopsy and related techniques such as vacuum-assisted core biopsy and advanced breast biopsy instrument action. Other institutions continue to use fine needle aspiration as a first line of investigation for breast lesions. This technique is especially useful in radiologically benign lesions and when combined with image guidance. The use of the 'triple test' (combined cytologic, clinical and radiologic findings) decreases false-negative and false-positive results. SUMMARY: Fine needle aspiration continues to be an acceptable and reliable procedure for the preoperative diagnosis of breast lesions, particularly in developing countries, and when used as part of the 'triple test'. Accurate diagnosis requires experience in both aspiration technique and specimen interpretation. Clinicians should be mindful of the limitations of the technique. The choice between fine needle aspiration and core biopsy should be individualized for the patient.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations43
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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