Abstract P3-01-02: Trends in positive predictive values following transition from screen film to digital mammography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Our health region converted from screen-film mammography (SFM) to digital mammography (DM) in 2005. DM has several advantages over SFM, including superior contrast resolution, less noise, and opportunities for image optimization through post-acquisition processing; although, the spatial resolution of DM is inferior to SFM. We sought to determine what effect this transition may have had on positive predictive values (PPVs) for malignant and premalignant lesions. Methods From our institution's breast biopsy database, we retrospectively reviewed core biopsy results for mammographic calcifications performed in the years 2001-2004 (SFM years) and 2009-2012 (DM years). We subsequently determined the PPV3 (detection of malignancy after biopsy) for each group of years (SFM and DM). We then performed subgroup analysis to calculate PPVs for each of ductal carcinoma in-situ (DCIS) without invasion, DCIS with invasion, and premalignant lesions. Premalignant lesions included atypical ductal hyperplasia, atypical lobular hyperplasia, and lobular carcinoma in-situ. Results A total of 4787 biopsies in 4633 patients were reviewed. The comparative detection of cancer after biopsy performed for mammographic calcification between SFM and DM was not statistically significant (PPV3 = 23.5% and 24.0%, respectively; P=.71). Upon further analysis, however, PPV for premalignant lesions increased (SFM=6.6% and DM=8.9%; P<.01) and PPV for DCIS without invasion increased (SFM=15.5% and DM=18.2%; P=.015), while PPV for DCIS with invasion decreased (SFM=8.0% and DM=5.8%; P<.01). Conclusion We observed no significant impact on PPV3 for calcifications following the transition from SFM to DM; however, our subgroup analysis suggests that with digital mammography we are now detecting a statistically significantly lower proportion of DCIS with invasion but greater proportions of DCIS without invasion and premalignant lesions. As the natural history of these lower-grade lesions, particularly in the premalignant category, is still not entirely understood, the significance of potentially detecting more of these earlier cancers/precancers is uncertain. Citation Format: Motiuk DA, Dahl P, Roy E, Docktor B-J, Burrowes P. Trends in positive predictive values following transition from screen film to digital mammography [abstract]. In: Proceedings of the 2016 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2016 Dec 6-10; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(4 Suppl):Abstract nr P3-01-02.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».