Comparison of the Radiologic and Clinical Findings of Adolescents With Breast Complaints
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The American College of Radiology's Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) was developed to guide imaging-based surgical treatment in patients with breast cancer. Studies confirming the BI-RADS did not include adolescents. To evaluate the validity of this classification system in adolescents, we aim to investigate the relationship between the BI-RADS and pathology findings in adolescents. METHODS: The medical data of 67 female adolescent patients, aged 12 to 18, referred to our clinic for breast-related complaints between 2013 and 2016 were reviewed retrospectively for demographic data and the results of radiologic and surgical pathologies. RESULTS: The main underlying reasons for the visit at the clinic were fullness, tenderness, pain, and palpable masses. Of the 67 patients, 46 were enrolled in the study. After breast ultrasonography, patients whose complaints had diminished were subtracted from the follow-up. The mean age of the patients was 16 years (12 to 18 y). The mean mass diameter size was 3.69 cm (0.9 to 15 cm), and the mean clinical follow-up was 65.3 days (11 to 1095 d). All the patients who were surgically intervened had benign pathology. Of the 21 surgically intervened patients with BI-RADS levels of ≥3, most had fibroadenomas. CONCLUSIONS: The BI-RADS classification-based treatment algorithm may not be valid in adolescents. In the present study, all patients with lesions with BI-RADS ≥3 levels had revealed benign pathologies. The BI-RADS classification may show an increased risk. However, to determine the need for a biopsy in adolescents, there is a need for larger-scale pediatric and adolescent studies using the BI-RADS classification.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».