Imaging-Assisted Large-Format Breast Pathology: Program Rationale and Development in a Nonprofit Health System in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Modern breast imaging, including magnetic resonance imaging, provides an increasingly clear depiction of breast cancer extent, often with suboptimal pathologic confirmation. Pathologic findings guide management decisions, and small increments in reported tumor characteristics may rationalize significant changes in therapy and staging. Pathologic techniques to grossly examine resected breast tissue have changed little during this era of improved breast imaging and still rely primarily on the techniques of gross inspection and specimen palpation. Only limited imaging information is typically conveyed to pathologists, typically in the form of wire-localization images from breast-conserving procedures. Conventional techniques of specimen dissection and section submission destroy the three-dimensional integrity of the breast anatomy and tumor distribution. These traditional methods of breast specimen examination impose unnecessary limitations on correlation with imaging studies, measurement of cancer extent, multifocality, and margin distance. Improvements in pathologic diagnosis, reporting, and correlation of breast cancer characteristics can be achieved by integrating breast imagers into the specimen examination process and the use of large-format sections which preserve local anatomy. This paper describes the successful creation of a large-format pathology program to routinely serve all patients in a busy interdisciplinary breast center associated with a community-based nonprofit health system in the United States.
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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 | 0,001 | 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 ».