MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3030905798 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.e19240

Number of sentinel lymph nodes (SLN) removed in breast cancer (BC) patients undergoing sentinel lymph node biopsy (SLNB) in the province of Saskatchewan, Canada: Real-world experience.

2020· article· en· W3030905798 sur OpenAlexaffabout
Tyrell Wees, Gopinath Narasimhan, Osama Souied, Muhammad Farooq Khan, Ayesha Bashir, Shahid Ahmed, Osama Ahmed, Muhammad Salim, Haji Chalchal

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensQueen's UniversitySaskatchewan Cancer AgencyUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSentinel lymph nodeBreast cancerAxillary Lymph Node DissectionPopulationBiopsyAxillary lymph nodesLymphCancerLymph nodeSurgeryMastectomyClinical trialRadiologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e19240 Background: SLNB is considered standard of care for BC patient's undergoing surgery. This standard of care is based on several randomized, prospective clinical trials showing non inferiority of this procedure compared to full axillary lymph node dissection (FALND). Retrieval of less than 3 lymph nodes at the time of SLN biopsy has been shown to be associated with decrease in disease specific survival. In the NSABP B-32 study, removal of two SLN rather than one almost halved the false negative rate. SK has an area of 651,900 square kilometer, with a small population of 1,098,352. This population is widely distributed throughout the province with variable access to health care. This study provides us with a unique opportunity to see if data obtained in clinical trials can be replicated in community settings. Methods: After approval from SK Cancer Agency and research ethics board of University of SK. Female Patient’s with BC who underwent SLNB from Jan 2010 to Dec 2014, were identified using cancer registry. 529 charts were reviewed retrospectively. Exclusion criteria’s were Male BC, pathology other than invasive ductal or lobular, locally advanced or metastatic disease, T4 tumors, patients who received neo adjuvant therapy, patients who had declined or were unable to receive post-operative recommended adjuvant systemic or radiation therapy, patients with full axillary lymph node dissection. Data was analyzed using SAS 9.4 software. Results: Rate of 1, 2 and 3 or more SLN was 21, 35 and 44% respectively. The median number of lymph nodes retrieved were 2. 14% of patients had positive lymph nodes. 259/529 (48.9 %) of patients used both vital blue dye and radiotracer method for detection of SLN. In 510/529 (96.4%) radiotracer method was used to detect lymph nodes. Blue dye was used in 264/529 (49.9%). Median number of SLN retrieved using both methods were 2. No change in median number of SNL retrieved in different quadrants and central part of the breast were noted, the number remained 2. Conclusions: Our review showed that rate of single lymph node retrieval was lower than what is reported in US SEER data base study of 37%, however the number of median lymph node retrieval was 2 which is considered less than optimal with reported higher rate of false negative rate. We did not attempt to look at disease-specific survival as our sample size is small. Continued data evaluation of established practice is required to improve quality of care and replication of advances established in clinical trials.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Oncology→Même sujetBreast Cancer Treatment Studies→Travaux en français237 207→