Is Clinical Breast Examination Important for Breast Cancer Detection?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Screening clinical breast examination (cbe) is controversial; the use of cbe is declining not only as a screening tool, but also as a diagnostic tool. In the present study, we aimed to assess the value of cbe in breast cancer detection in a tertiary care centre for breast diseases. METHODS: This retrospective study of all breast cancers diagnosed between July 1999 and December 2010 at our centre categorized cases according to the mean of detection (cbe, mammography, or both). A cbe was considered "abnormal" in the presence of a mass, nipple discharge, skin or nipple retraction, edema, erythema, peau d'orange, or ulcers. RESULTS: During the study period, a complete dataset was available for 6333 treated primary breast cancers. Cancer types were ductal carcinoma in situ (15.3%), invasive ductal carcinoma (75.7%), invasive lobular carcinoma (9.0%), or others (2.2%). Of the 6333 cancers, 36.5% (n = 2312) were detected by mammography alone, 54.8% (n = 3470) by mammography and cbe, and 8.7% (n = 551) by physician-performed cbe alone (or 5.3% if considering ultrasonography). Invasive tumours diagnosed by cbe alone were more often triple-negative, her2-positive, node-positive, and larger than those diagnosed by mammography alone (p < 0.05). CONCLUSIONS: A significant number of cancers would have been missed if cbe had not been performed. Compared with cancers detected by mammography alone, those detected by cbe had more aggressive features. Clinical breast examination is a very low-cost test that could improve the detection of breast cancer and could prompt breast ultrasonography in the case of a negative mammogram.
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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 | 0,006 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».