Breast MRI in the evaluation of locally recurrent or new breast cancer in the postoperative patient: correlation of morphology and enhancement features with the BI-RADS category
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While breast magnetic resonance imaging (MRI) is a highly sensitive test for detecting breast carcinoma, its specificity is lower, and several methods have been described on how to optimize specificity. PURPOSE: To compare the specificity and sensitivity of the BI-RADS category with the Fischer score in breast MRI for diagnosing cancer in women previously treated for breast cancer. MATERIAL AND METHODS: Women referred for evaluation of possible local recurrence or new breast cancer underwent breast MRI examination. Morphologic and kinetic enhancement characteristics were evaluated. BI-RADS category and Fischer score were assigned for each enhancing lesion and compared using a chi-square test. Sensitivity, specificity,and positive predictive values for 27 morphologic and enhancement characteristics were calculated. Pathologic diagnosis was obtained in all patients with enhancing lesions who had ultrasound or mammographic correlation. In those without correlate, 6-, 12-, and 24-month follow-up breast MRIs were obtained. Interobserver kappa correlation was determined for each variable studied. RESULTS: 34 benign and 32 malignant lesions were identified in 26 of 30 patients. BIRADS category yielded a specificity of 77.1% and a sensitivity of 81.8%. Fischer score had a lower specificity and sensitivity (62.9% and 72.7%, respectively) (P<0.0001). Of the 27 variables studied, >100% enhancement was more sensitive than BI-RADS for malignant lesions. Specificity was highest for rim enhancement (97.1%), but sensitivity was low (24.2%). Interobserver kappa correlation was good for all 27 characteristics(k=0.84), and highest for BI-RADS assessment (k=0.91). CONCLUSION: BI-RADS category in breast MRI had the highest combination of specificity and sensitivity, and the highest interobserver correlation. Fischer score and other morphologic and enhancement features lack sensitivity or specificity and do not have high positive predictive values when analyzed as single independent variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».