A prospective pilot study of analysis of surgical margins of breast cancers using high-resolution sonography
Notice bibliographique
Résumé
To investigate the role of high-resolution specimen sonography (SS) to determine the precise location of the targeted lesion in relation to the six surgical margins; the specimen digital radiography isocenter and the correlation with the rate of re-excision and residual tumour. Freshly excised surgical specimens were scanned by a breast radiologist using a high-frequency linear transducer in a cohort of 25 consecutive women undergoing breast conservation. Sonographic measurements of radial distances from all six margins (superior, inferior, lateral, medial, anterior and posterior) were obtained. Sonographic positive margin status was defined as targeted mass identified <5 mm from the tissue edge. The paired t test was used for statistical comparisons between sonographic and pathological measurements. The median cancer size was 15 mm (range 3.80-42 mm; 95 % CI 9.8-18) on sonography and 16 mm (range 2-60 mm; 95 % CI 15-20) on surgical pathology. SS showed 100 % sensitivity and 59 % specificity in the evaluation of surgical pathology margins. 20 % (5 of 25) patients had positive margins where 60 % were in situ carcinoma. The likelihood of carcinoma at the initial surgical margins was significantly higher in dense breasts (3/6 = 50 % vs 1/17 = 5.8 %; p = 0.04). The deviation of the isocenter of the specimens was found not significant. SS is a valuable tool for identify the cancer within the specimen, and better asses the margins. It is of significant importance in patients with dense breasts where specimen radiography is of limited value.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».