Quality indicators for sentinel lymph node biopsy: Is there room for improvement?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Eleven quality indicators (QI) for sentinel lymph node biopsy (SLNB) were previously developed through a consensus-based approach, yet still need to be incorporated into clinical practice. We sought to evaluate the applicability and clinical relevance for surgeons. METHODS: Breast cancer patients undergoing SLNB between 2004 and 2008 at Mount Sinai Hospital, Toronto, were evaluated. Clinical and pathological data were obtained from an institutional database. Information on axillary recurrences was obtained through a retrospective chart review. Adherence to standardized protocols was evaluated in each case. RESULTS: All 11 QIs were measurable in 300 patients. The identification rate was 100%. More than 1 SLN was identified in 78.6% of patients. The SLNB was performed simultaneously with primary surgery in 96.7% of patients; 61 SLNs harboured metastasis. Of these patients, 80.3% underwent completion lymphadenectomy. Cases complied with protocols for radiocolloid injection and pathologic SLN evaluation/reporting. No ineligible patients underwent SLNB. Of patients with a complete 5-year follow-up (n = 42), only 1 had axillary recurrence. CONCLUSION: Applying QIs for SLNB was feasible, but modifications were necessary to develop a more practical approach to quality assessment. Of the 11 suggested QIs, those that encompass protocols (nuclear medicine and pathology) should be reclassified as prerequisites, as they are independent of the technical aspect of SLNB performance. The remaining 8 QIs encompass surgery per se and should be measured routinely by surgeons. Furthermore, concise and clinically relevant target rates are necessary for these QIs to be established as widely recognized control standards.
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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 | 0,077 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».