Evaluating the Impact of Breast Density on Preoperative MRI in Invasive Lobular Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
In Brief BACKGROUND: The focus of this study was to assess the accuracy of breast MRI in predicting pathologic tumor size in invasive lobular carcinoma (ILC) and to evaluate the incidence and factors associated with the detection of additional MRI lesions in ILC patients. STUDY DESIGN: We retrospectively reviewed data from patients with stage I to III ILC diagnosed between 2010 and 2016 at our institution. Univariable and multivariable logistic regression were used to determine factors associated with detection of additional suspicious lesions on MRI. RESULTS: The cohort included 99 women with ILC who underwent preoperative MRI, with a median age of 61 years (range 35 to 80 years). The sensitivity of MRI for detecting invasive lobular carcinoma was 99%, higher than that of mammography (68%) and ultrasound (92%). Mammography and ultrasound had a tendency to underestimate ILC, and MRI estimates of final tumor size were concordant in the majority (58.6%) of cases, with a median discordance of −2 mm. Magnetic resonance imaging detected additional ipsilateral malignancy in 23.2%, occult contralateral disease in 3.0%, and altered surgical management in 29.3% of ILC cases. In multivariable analyses, factors significantly associated with additional suspicious findings on MRI included higher breast density (odds ratio 3.19; 95% CI 1.01 to 10.0) and lymph node-positive disease (odds ratio 4.02; 95% CI 0.96 to 16.9). CONCLUSIONS: Preoperative MRI is a useful adjunct to conventional breast imaging in ILC, particularly in women with dense breast tissue. In this retrospective review of 99 women with invasive lobular carcinoma, breast MRI detected additional ipsilateral malignancy in 23.2% of patients and altered surgical management in 29.3% of invasive lobular carcinoma cases. Factors associated with MRI detection of new suspicious lesions included high breast density and lymph node-positive disease.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».