Can strain elastography improve the characterization of breast lesions identified during second‐look MRI‐directed sonographic examination?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate strain elastography as a complementary tool for characterization of lesions identified during second-look MRI-directed sonographic examination. METHODS: We reviewed 83 breast lesions evaluated with MRI, secondlook ultrasound (US) and strain elastography in 75 consecutive patients (median age, 56 years). US-guided biopsies were performed in all cases. RESULTS: After histopathological examination, 44 lesions were benign, 38 were malignant and 1 was high-risk. At MRI, the mean size of the lesions was 12 mm. Forty lesions (48.2%) appeared as masses, 30 (36.1%) as "non-masses" and 13 (15.7%) as "foci." At second-look US examination, 56 (67.5%) appeared as masses (mean size, 7 mm) and 27 (32.5%) as non-masses (mean size, 14 mm). At strain elastography, among the 39 malignant/high risk lesions, 5 (12.8%) had a score of 4 or 5, whereas 16 (41%) had a score of 1 and 2 (false negative). Among the 44 benign lesions, 36 (82%) had a score of 1 or 2, whereas none had a score of 5. Sensitivity and specificity of strain elastography in the diagnosis of breast cancer were 58% and 81%, respectively. CONCLUSION: The addition of strain elastography offers no benefit in the characterization of lesions identified on second-look US after breast MRI.(E1, 3).
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle