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Enregistrement W2072545903 · doi:10.7326/0003-4819-148-9-200805060-00007

Systematic Review: Using Magnetic Resonance Imaging to Screen Women at High Risk for Breast Cancer

2008· review· en· W2072545903 sur OpenAlexaff
Ellen Warner, Hans Messersmith, Petrina A. Causer, Andrea Eisen, Rene Shumak, Donald B. Plewes

Notice bibliographique

RevueAnnals of Internal Medicine · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMRI in cancer diagnosis
Établissements canadiensCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMammographyBreast cancerMagnetic resonance imagingBreast MRIProspective cohort studyBreast cancer screeningRadiologyBreast imagingCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A sensitive and acceptable screening regimen for women at high risk for breast cancer is essential. Contrast-enhanced magnetic resonance imaging (MRI) of the breast is highly sensitive for diagnosis of breast cancer but has variable specificity. PURPOSE: To summarize the sensitivity, specificity, likelihood ratios, and posttest probability associated with adding MRI to annual mammography screening of women at very high risk for breast cancer. DATA SOURCES: English-language literature search of the MEDLINE, EMBASE, and Cochrane databases from January 1995 to September 2007, supplemented by hand searches of pertinent articles. STUDY SELECTION: Prospective studies published after 1994 in which MRI and mammography (with or without additional tests) were used to screen women at very high risk for breast cancer. DATA EXTRACTION: Methods and potential biases of studies were assessed by 2 reviewers, and data were extracted and entered into 2 x 2 tables that compared American College of Radiology Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) scores of MRI plus mammography, mammography alone, or MRI alone with results of breast tissue biopsies. DATA SYNTHESIS: Eleven relevant, prospective, nonrandomized studies that ranged from small single-center studies with only 1 round of patient screening to large multicenter studies with repeated rounds of annual screening were identified. Characteristics of women that varied across study samples included age range, history of breast cancer, and BRCA1 or BRCA2 mutation status. Studies used dynamic contrast-enhanced MRI with axial or coronal plane images (European studies) or sagittal images (North American studies) that were usually interpreted without knowledge of mammography results. The summary negative likelihood ratio and the probability of a BI-RADS-suspicious lesion (given negative test findings and assuming a 2% pretest probability of disease) were 0.70 (95% CI, 0.59 to 0.82) and 1.4% (CI, 1.2% to 1.6%) for mammography alone and 0.14 (CI, 0.05 to 0.42) and 0.3% (CI, 0.1% to 0.8%) for the combination of MRI plus mammography, using a BI-RADS score of 4 or higher as the definition of positive. LIMITATIONS: Differences in patient population, center experience, and criteria for positive screening results led to between-study heterogeneity. Data on patients with nonfamilial high risk were limited, and no data were available on recurrence or survival. CONCLUSION: Screening with both MRI and mammography might rule out cancerous lesions better than mammography alone in women who are known or likely to have an inherited predisposition to breast cancer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,006
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations565
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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