MRI detection of distinct incidental cancer in women with primary breast cancer studied in IBMC 6883
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior single institution studies suggest MRI may improve the assessment of the extent of cancer within the breast, and thus reduce the risk of leaving macroscopic disease in the breast following breast conservation therapy. We report on the rate of MRI and mammography detection of foci of distinct incidental cancer in a prospective, multi center trial involving 426 women with confirmed breast cancer at 15 institutions in the US, Canada, and Germany. METHODS: Women underwent mammography and MRI prior to biopsy of the suspicious index lesion. Additional incidental lesions (IL) greater than 2 cm from the index lesion that were detected by mammography and MRI were noted and characterized. Biopsy recommendations were associated with ILs given an assessment of suspicious or highly suspicous (BiRads 4 and 5). These assessments were considered a positive test. RESULTS: MRI had a significantly higher yield of confirmed cancer ILs than mammography (0.18 (95%CI: 0.142-0.214) for MRI versus 0.072 (95%CI: 0.050-0.100) for mammography). The cancer ILs detected by MRI alone appeared to be similar to those detected by mammography with respect to size and histology. The percentage of biopsies of ILs that resulted in a cancer diagnosis was similar between the modalities (MRI 0.72(95%CI: 0.6-0.81); Mammography 0.85 (95%CI: 0.62-0.96)). CONCLUSIONS: These results suggest that consideration needs to be given regarding the integration of breast MRI into the pretreatment evaluation of women seeking breast conservation therapy.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».