Determination of breast density by bioimpedance.
Notice bibliographique
Résumé
56 Background: Mammographic breast density is a significant risk factor for breast cancer. Women with extremely dense breasts are at 4-to-6 times the risk of developing breast cancer than women with primarily fatty breast tissue. Electrical Breast Densitometry (EBD) is a new technique that assesses breast density. EBD is non-ionizing, fast, has low cost per test ($20-$30) and may help in breast cancer risk assessment in the primary care setting. Methods: This study evaluated the feasibility of the EBD in an IRB-approved pilot study of 20 patients. The study used a custom-made self-adhesive electrode (SenoSENSE Medical Systems, Toronto, Canada) interfaced to an off-the-shelf impedance meter (Bodystat 1500, Bodystat, Isle of Man, UK) with a customized cable. On the same day as the subject’s scheduled mammogram, impedance measurements were acquired for each breast. Mammogram densities were scored by a trained radiologist using standard BiRADS breast density categories 1 to 4. Results: A high correlation coefficient was observed (Pearson correlation coefficient >0.80) between breast density determined by the EBD and the BiRADS breast density score. In addition a statistically significant difference was observed between dense categories (BiRADS 3,4) and fatty categories (BiRADS 1,2) (p<0.01), as well as between extremely dense breasts (BiRADS 4) and all other categories (p<0.01). Very high correlation (Pearson correlation coefficient >0.95) was observed between EBD measurements on the left and right breasts. Previous studies have reported a left/right correlation of 0.89 for blinded mammography readers. Conclusions: These results suggests that the EBD measure may be less variable than mammographic estimates of density. The results of the study suggest that Electrical Breast Densitometry is a promising technique for the assessment of breast density and the ability to aid in evaluation of breast cancer risk. It can be reasonably deployed at primary care facilities.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».