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Enregistrement W2906387696 · doi:10.32768/abc.201854159-162

Recurrent Multiple Fibroadenomas: History of a Case Presented in MDT Meeting With Clinical Discussion and Decision Making

2018· article· en· W2906387696 sur OpenAlexaff
Negar Mashoori, Abdolali Assarian, Sanaz Zand, Érica Patocskai

Notice bibliographique

RevueArchives of Breast Cancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Lesions and Carcinomas
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibroadenomaMedicinePhysical examinationPresentation (obstetrics)Medical historyCase presentationGeneral surgeryOncoplastic SurgeryModalitiesIntervention (counseling)SurgeryBreast surgeryBreast cancerCancerInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Fibroadenoma is a common benign breast disorder in young women which has a low risk of malignant transformation. Most fibroadenomas present as a single mass, but the presence of multiple fibroadenomas can be seen in 15–20% of patients, with average number of 3–4 masses in one breast. In different studies and reports, various treatment modalities-including observation and follow up, surgery, radiofrequency ablation, etc- have been proposed, though the best management for these patients are not determined yet. Case presentation: We present the case of 33-year-old female with history of multiple bilateral benign breast lesions with a presumptive diagnosis of fibroadenomas. She had three previous surgical excisions in the past 14 years. Her case was presented to a breast MDT meeting to obtain a recommendation on appropriate management. Question: The proposed a question in MDT concerned the best and most appropriate management plan for the patient; Does she require further surgical excisions? And if not, how should she be followed? Conclusion: After reviewing past medical history, physical examination, and all documents regarding the patient, MDT members recommended that the patient should be managed with close follow up with physical examination and ultrasound every 6 months. The necessity of further surgical intervention would be determined according to any new findings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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