Impact of the Sentinel Node Frozen Section Result on the Probability of Additional Nodal Metastases as Predicted by the MSKCC Nomogram in Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Sentinel lymph node frozen section is used to obviate the need for a second operation in breast cancer patients with involved nodes. However, the overall sensitivity, specificity and accuracy of sentinel lymph node frozen section are debated, and the impact of sentinel lymph node frozen section positivity on the risk of additional nodal metastases is not known and was the focus of this investigation. METHODS: We used our hospital record system to identify 176 sentinel lymph node biopsies done out of 354 cases of Stage T1-3N0 breast cancers managed from 2005 to 2007 and evaluated the sentinel lymph node frozen section results against the predictions of additional nodal metastases based on the Memorial Sloan-Kettering Breast Cancer Nomogram which is a validated tool for this purpose. RESULTS: Sentinel lymph node metastases size was an independent predictor of sentinel lymph node frozen section sensitivity and those with macrometastases had 15 times the odds (odds ratio, 15.4; 95% confidence interval, 3.4-69.1) of having a true-positive frozen section when compared with those with micrometastases. The breast cancer nomogram predicted that the latter patients have a very low probability of additional nodal metastases with a median probability at 10% (inter-quartile range, 7-14%). CONCLUSIONS: A negative sentinel lymph node frozen section is also associated with a low probability of additional nodal metastases. Additional prognostic factors in the breast cancer nomogram are of little clinical impact because the most predictive factor in the nomogram is the method of detection.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».