Evaluation of the Utility of Screening Mammography for High-Risk Women Undergoing Screening Breast MR Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To evaluate the value of mammography in detecting breast cancer in high-risk women undergoing screening breast magnetic resonance (MR) imaging. Materials and Methods An ethics-approved, retrospective review of prospective databases was performed to identify outcomes of 3934 screening studies (1977 screening MR imaging examinations and 1957 screening mammograms) performed between January 2012 and July 2014 in 1249 high-risk women. Performance measures including recall and cancer detection rates, sensitivity, specificity, and positive predictive values were calculated for both mammography and MR imaging. Results A total of 45 cancers (33 invasive and 12 ductal carcinomas in situ) were diagnosed, 43 were seen with MR imaging and 14 with both mammography and MR imaging. Additional tests (further imaging and/or biopsy) were recommended in 461 screening MR imaging studies (recall rate, 23.3%; 95% confidence interval [CI]: 21.5%, 25.2%), and mammography recalled 217 (recall rate, 11.1%; 95% CI: 9.7%, 12.6%). The cancer detection rate for MR imaging was 21.8 cancers per 1000 examinations (95% CI: 15.78, 29.19) and that for mammography was 7.2 cancers per 1000 examinations (95% CI: 3.92, 11.97; P < .001). Sensitivity and specificity of MR imaging were 96% and 78% respectively, and those of mammography were 31% and 89%, respectively (P < .001). Positive predictive value for MR imaging recalls was 9.3% (95% CI: 6.83%, 12.36%) and that for mammography recalls was 6.5% (95% CI: 3.57%, 10.59%). Conclusion Contemporaneous screening mammography did not have added value in detection of breast cancer for women who undergo screening MR imaging. Routine use of screening mammography in women undergoing screening breast MR imaging warrants reconsideration. © RSNA, 2017 Online supplemental material is available for this article.
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
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 | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».