Accuracy of fine-needle aspiration cytology of axillary lymph nodes in breast cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fine-needle aspiration (FNA) cytology of axillary lymph nodes is a simple, minimally invasive technique that can be used to improve preoperative determination of the status of the axillary lymph nodes in patients with breast cancer, thereby serving as a tool with which to triage patients for sentinel versus full lymph node dissection procedures. The aim of the current study was to determine the sensitivity and specificity of FNA cytology to detect metastatic breast carcinoma in axillary lymph nodes. METHODS: A total of 115 FNAs of axillary lymph nodes of breast cancer patients with histologic follow-up (subsequent sentinel or full lymph node dissection) were included in the current study. The specificity and sensitivity, as well as the positive and negative predictive values, were calculated. RESULTS: The positive and negative predictive values of FNA cytology of axillary lymph nodes for metastatic breast carcinoma were 1.00 and 0.60, respectively. The overall sensitivity of axillary lymph node FNA in all the cases studied was 65% and the specificity was 100%. The sensitivity of FNA was lower in the sentinel lymph node group than in the full lymph node dissection group (16% vs 88%, respectively), which was believed to be attributable to the small size of the metastatic foci in the sentinel lymph node group (median, 0.25 cm). All false-negative FNAs, with the exception of 1 case, were believed to be the result of sampling error. There was no 'true' false-positive FNA case in the current study. CONCLUSIONS: FNA of axillary lymph nodes is a sensitive and very specific method with which to detect metastasis in breast cancer patients. Because of its excellent positive predictive value, full axillary lymph node dissection can be planned safely instead of a sentinel lymph node dissection when a preoperative positive FNA result is rendered. .
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 distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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 ».