The Added Value of Supplemental Breast Ultrasound Screening for Women With Dense Breasts: A Single Center Canadian Experience
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We evaluated the contribution to cancer detection of supplemental breast ultrasound screening in women with dense breasts based on a single center experience by comparing our results with similar programs elsewhere. METHODS: We performed a retrospective review of handheld sonographer-performed screening ultrasound exams at our academic breast imaging center, from January 1st to December 31st, 2019. Breast density, breast cancer risk factors, BI-RADS assessment, and lesion pathology were reviewed and tallied, followed by derivation of the biopsy rate, breast cancer detection rate, PPV3 and average tumor size. These values were compared to published results of breast screening programs elsewhere. RESULTS: 695 screening breast ultrasounds for women with dense breasts and negative mammograms were performed in 2019. The biopsy rate was 1.3%, breast cancer detection rate was 7 in 1000, PPV3 was 42%, and the average tumor size was 9.0 ± 1.4 mm. CONCLUSIONS: The first-year data of the breast screening ultrasound program at our practice are promising, demonstrating comparable cancer detection rate, higher PPV3, and similar biopsy rate in those with dense breasts compared with similar programs elsewhere. Longitudinal analysis and larger sample size are required for validation. Comparison of incidence and prevalence screening data is also warranted to elucidate the true value of this program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».