Atypical ductal hyperplasia on core needle biopsy: Development of a predictive model stratifying carcinoma upgrade risk on excision
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the rate of carcinoma upgrade for atypical ductal hyperplasia (ADH) diagnosed on core needle biopsy (CNB) is variable, current standard treatment consists of surgical excision (SE) for all ADH CNB diagnoses. Our objective was to identify features of ADH on CNB that may stratify carcinoma upgrade risk on SE. METHODS: We retrospectively analyzed cases diagnosed as ADH on CNB. An independent slide review and detailed analysis of radiological and clinical data was performed. Statistical analyses were used to identify predictors for upgrade. Using variables predictive of upgrade, a model to stratify the probability of upgrade of ADH diagnosed on CNB was constructed. RESULTS: We identified 124 ADH cases with subsequent SE. Of these, 62 cases (50%) were upgraded to carcinoma. Features predictive of upgrade were as follows: diagnosis of "At least ADH", percentage of cores involved by ADH, radiologic lesion size, presence of ipsilateral carcinoma, and patient age. A 4-tiered predictive model using percentage of cores involved by ADH, histologic extent of ADH, radiologic lesion size, and patient age was constructed. This predictive model has a fair accuracy, with an area under the ROC curve of 0.76. CONCLUSION: We have identified several predictors of carcinoma upgrade for ADH diagnosed on CNB. Our predictive model may be used to stratify the risk of carcinoma upgrade on SE.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».