Comparing preoperative imaging modalities in patient selection for breast intraoperative radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study evaluated the relative accuracy of mammography, ultrasound, and magnetic resonance imaging (MRI) in predicting the tumor size of early stage breast tumors in preoperative selection of patients for intraoperative radiotherapy (IORT). METHODS: We identified 156 patients with clinical T1/T2, N0 breast cancer who underwent IORT. Clinical, pathologic, and radiation data were collected. The preoperative tumor size obtained by imaging was compared with tumor pathological size. RESULTS: The median patient age was 66. The mean tumor size at excision was 1.05 cm (0.1-3.0 cm). Out of the 156 patients, 98 had a reported, nonzero tumor size by mammography, 131 by ultrasound, and 76 by MRI. The mean difference between imaging and the tumor size was +0.062 ± 0.54 cm for mammography, -0.11 ± 0.43 cm for ultrasound, and +0.33 ± 0.55 cm for MRI, with positive values indicating an overestimate of the tumor size. MRI produced more overestimates of tumor size of at least 0.5 cm than mammography or ultrasound in a paired analysis of patients who received both modalities. CONCLUSIONS: Accuracy of imaging modalities in determining tumor size can influence patients' eligibility for IORT. Mammography and ultrasound showed acceptable accuracy in predicting size. MRI overestimated tumor size and may inappropriately exclude patients from IORT. We would discourage ruling out candidates for IORT on the basis of large size by MRI alone.
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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 | 0,000 | 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 ».