Outcomes after Surgery for Early Stage Breast Cancer in Women Staged With Preoperative Breast Magnetic Resonance Imaging According to Breast Tissue Density
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine surgical outcomes and breast cancer disease-free survival outcomes of women with early stage breast cancer with and without use of preoperative breast MRI according to breast tissue density. METHODS: Women with early stage breast cancer diagnosed from 2004 to 2009 were classified into 2 groups: 1) those with dense and heterogeneously dense breasts (DB); 2) those with nondense breasts (NDB) (scattered fibroglandular and fatty replaced tissue). The 2 groups were reviewed to determine who underwent preoperative MRI. Breast tissue density was determined with mammography according to ACR BI-RADS. Patients were compared according to tumor size, grade, stage, and treatment. Survival analysis was performed using Kaplan-Meier estimates. RESULTS: In total, 261 patients with mean follow-up of 85 months (25-133) were included: 156 DB and 105 NDB. Disease-free survival outcomes were better in the DB group in patients with MRI than in those without MRI: patients with MRI had significantly fewer local recurrences (P < 0.016) and metachronous contralateral breast cancers (P < 0.001), but this was not the case in the NDB group. Mastectomies were higher in the DB group with preoperative MRI than in those without MRI (P < 0.01), as it was in the NDB group (P > 0.05). CONCLUSIONS: Preoperative breast MRI was associated with reduced local recurrence and metachronous contralateral cancers in the DB group, but not in the NDB group; however, the DB patients with MRI had higher mastectomy rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».