The evolving role of axillary lymph node fine‐needle aspiration in the management of carcinoma of the breast
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Image-guided fine-needle aspiration (FNA) studies of axillary lymph nodes (LN) to evaluate breast carcinoma have shown high specificity but variable sensitivity. The purposes of this study were to evaluate the performance of axillary LN FNA depending on clinicoradiologic findings and to document how treatment varied according to FNA results. METHODS: The study cohort consisted of consecutive axillary LN FNA cases over a 4-year period, in which subsequent treatment was known. Clinicoradiologic assessment was classified as "low suspicion" or "high suspicion" and cytopathologic findings as "positive," "negative," or "indeterminate". The test performance for each, using surgical pathology outcome as the "gold standard," was calculated. The impact of axillary LN FNA on subsequent management decisions was analyzed. RESULTS: Of the 163 cases, axillary FNA was positive in 94 of 163 (58%), negative in 55 of 163 (34%), and atypical/nondiagnostic in 14 of 163 (8%). A clinicoradiologic assessment of "high suspicion" had a positive predictive value (PPV) of 88%, whereas a "low suspicion" assessment had a negative predictive value (NPV) of only 68%. In contrast, the PPV and NPV of axillary LN FNA were 98.7% and 81.8%, respectively. Whereas all of the FNA-nonpositive cases were managed surgically, surgery was deferred in 26 of 94 of the FNA-positive cases, including 11 cases of neoadjuvant treatment. Most of the remaining (65 of 68) FNA-positive patients were spared sentinel lymph node biopsy. CONCLUSIONS: Image-guided LN FNA is highly sensitive and specific for lymph node involvement by breast carcinoma and plays a role both in sparing sentinel lymph node biopsy and in triaging cases for systemic 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 | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».