Multifocality and Multicentrality in Breast Cancer: Comparison of the Efficiency of Mammography, Contrast-Enhanced Spectral Mammography, and Magnetic Resonance Imaging in a Group of Patients with Primarily Operable Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The multifocality and multicentrality of breast cancer (MFMCC) are the significant aspects that determine a specialist's choice between applying breast-conserving therapy (BCT) or performing a mastectomy. This study aimed to assess the usefulness of mammography (MG), contrast-enhanced spectral mammography (CESM), and magnetic resonance imaging (MRI) in women diagnosed with breast cancer before qualifying for surgical intervention to visualize other (additional) cancer foci. METHODS: The study included 60 breast cancer cases out of 630 patients initially who underwent surgery due to breast cancer from January 2015 to April 2019. MG, CESM, and MRI were compared with each other in terms of the presence of MFMCC and assessed for compliance with the postoperative histopathological examination (HP). RESULTS: Histopathological examination confirmed the presence of MFMCC in 33/60 (55%) patients. The sensitivity of MG in detecting MFMCC was 50%, and its specificity was 95.83%. For CESM, the sensitivity was 85.29%, and the specificity was 96.15%. For MRI, all the above-mentioned parameters were higher as follows: sensitivity-91.18%; specificity-92.31%. CONCLUSIONS: In patients with MFMCC, both CESM and MRI are highly sensitive in the detection of additional cancer foci. Both CESM and MRI change the extent of surgical intervention in every fourth patient.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».