The effect of acute aromatase inhibition on breast parenchymal enhancement in magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The breast is highly hormonally sensitive especially to the sex steroid hormone estrogen. Both physiological and iatrogenic steroid hormone modifications could affect how the breast tissue may appear in breast imaging techniques. We hypothesized that estrogen deprivation therapy could reduce breast nonspecific enhancement on magnetic resonance imaging (MRI). METHODS: This study was a prospective pilot phase II clinical trial. The study was approved by Health Canada and the institutional research ethics board, and participants signed informed consent forms. Sixteen healthy postmenopausal women were enrolled, and 14 completed the study. Baseline breast MRI was done followed 1 month later by administration of a high-dose aromatase inhibitor (letrozole 12.5 mg/day) for 3 successive days before a second breast MRI. Background breast parenchymal enhancement was compared between the pretreatment and posttreatment studies. RESULTS: There was a statistically significant reduction of the average background breast enhancement after treatment with aromatase inhibitors compared with baseline MRI. Of particular interest, specific areas of benign breast enhancement were reduced after aromatase inhibitor treatment. No significant adverse effects were recorded using this relatively high dose of the aromatase inhibitors. CONCLUSIONS: This preliminary study provided evidence that aromatase inhibitors could reduce the parenchymal background enhancement of benign breast tissue during MRI and may improve the specificity of the technique.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».