Cellular fibroepithelial lesions diagnosed on core needle biopsy: Is there any role of clinical‐sonography features helping to differentiate fibroadenomas and phyllodes tumor?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study is to determine the role of clinico-sonographic features of breast cellular fibroepithelial lesions (CFELs) diagnosed on core needle biopsy (CNB) in the differentiation between fibroadenoma (FA) and phyllodes. MATERIALS AND METHODS: Results of consecutive women with a CNB showing CFEL from 2005 to 2010 were retrospectively reviewed. Clinical and sonographic findings were compared with surgical outcomes. Chi-square and Fisher's exact tests were used followed by a regression model for statistical analysis. RESULTS: A total of 131 women with 134 CFEL were included in the study; 89 (66%) were FAs and 45 (34%) were phyllodes (32 benign; 13 malignant). Significant predictors of increased risk of phyllodes tumor were patient age equal to or greater than 50 years (P = .021) and lesion size less than 2 cm at sonography (P = .043). No other imaging or clinical features were able to differentiate FA from phyllodes tumors. CONCLUSION: CFEL with a larger size in older women is associated with the surgical pathological result of phyllodes tumor and management should be tailored accordingly. Younger patients with small size nodules might be approached less aggressively, depending on a personalized discussion with the surgeons, taking into account the results obtained in this study.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».