The Positive Outcome of MRI-Guided Vacuum Assisted Core Needle Breast Biopsies is not Influenced by a Prior Negative Targeted Second-Look Ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The study sought to investigate the outcome of breast magnetic resonance-guided biopsies as a function of the indication for magnetic resonance imaging (MRI), the MRI features of the lesions, and the performance or not of a targeted second-look ultrasound (SLUS) prior breast MRI-guided biopsy. METHODS: We identified 158 women with MRI-detected breast lesions scheduled for MRI-guided biopsy (2007-2013). Patient demographics, performance of targeted SLUS, imaging characteristics, and subsequent pathology results were reviewed. RESULTS: Three biopsies were deferred, and 155 lesions were biopsied under MRI guidance (155 women; median age 55.14 years; range 27-80 years). Ninety-eight women underwent a SLUS prior to the MRI-guided biopsy (63%). Of the 155 biopsied lesions, 23 (15%) were malignant, 106 (68%) were benign, and 26 (17%) were high risk. Four of 15 surgically excised high-risk lesions were upgraded to malignancy (27%). Most of the biopsied lesions corresponded to non-mass-like enhancement (81%, 126 of 155) and most of the biopsies (52%, 81 of 155) were performed in a screening context. No demographic or MRI features were associated with malignancy. No differences were noted between the 2 subgroups (prior SLUS vs no prior SLUS) except for the presence of a synchronous carcinoma associated with a likelihood of targeted SLUS before MRI-guided biopsy (P = .001). CONCLUSION: A negative SLUS does not influence the pathology outcome of a suspicious lesion biopsied under MR guidance.
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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 | 0,012 |
| 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 ».