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Enregistrement W2190134232 · doi:10.1111/his.12912

Whole‐mount pathology of breast lumpectomy specimens improves detection of tumour margins and focality

2015· article· en· W2190134232 sur OpenAlexafffund
G. Clarke, Claire Holloway, Judit Zubovits, Sharon Nofech‐Mozes, Kela Liu, Mayan Murray, Dan Wang, Martin J. Yaffe

Notice bibliographique

RevueHistopathology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Lesions and Carcinomas
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Breast Cancer Research Alliance
Mots-clésLumpectomyMargin (machine learning)MedicineMcNemar's testSampling (signal processing)RadiologyPathologyMastectomyBreast cancerInternal medicineComputer scienceMathematicsCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Technical limitations in conventional pathological evaluation of breast lumpectomy specimens may reduce diagnostic accuracy in the assessment of margin and focality. A novel technique based on whole-mount serial sections enhances sampling while preserving specimen conformation and orientation. The aim of this study was to investigate assessment of focality and margin status by the use of whole-mount serial sections versus simulated conventional sections in lumpectomies. METHODS AND RESULTS: Two pathologists interpreted whole-mount serial sections and simulated conventional sections for 58 lumpectomy specimens by reporting the closest margin and focality. Measurements were compared by the use of McNemar's chi-squared test. Statistically significant differences were observed in the assignment of both margin positivity (P = 0.014) and multifocality (P = 0.021). A positive margin or multifocal disease was identified by the use of whole-mount serial sections but missed in the simulated conventional assessment in 10.3% and 17.2% of all cases, respectively. There was no case in which a positive margin was detected only in the simulated conventional assessment. CONCLUSIONS: The whole-mount technique is more sensitive than conventional assessment for identifying a positive margin or multifocal disease in breast lumpectomy specimens. Undersampling in conventional sections was implicated in almost all cases of discordance. The majority of positive margins or secondary foci identified only in whole-mount serial sections concerned in-situ disease.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)high
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Expérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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