Inflammatory breast cancer defined: proposed common diagnostic criteria to guide treatment and research
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Inflammatory breast cancer is a deadly and aggressive type of breast cancer. A key challenge relates to the need for a more detailed, formal, objective definition of IBC, the lack of which compromises clinical care, hampers the conduct of clinical trials, and hinders the search for IBC-specific biomarkers and treatments because of the heterogeneity of patients considered to have IBC. METHODS: Susan G. Komen, the Inflammatory Breast Cancer Research Foundation, and the Milburn Foundation convened patient advocates, clinicians, and researchers to review the state of IBC and to propose initiatives to advance the field. After literature review of the defining clinical, pathologic, and imaging characteristics of IBC, the experts developed a novel quantitative scoring system for diagnosis. RESULTS: The experts identified through consensus several "defining characteristics" of IBC, including factors related to timing of onset and specific symptoms. These reflect common pathophysiologic changes, sometimes detectable on biopsy in the form of dermal lymphovascular tumor emboli and often reflected in imaging findings. Based on the importance and extent of these characteristics, the experts developed a scoring scale that yields a continuous score from 0 to 48 and proposed cut-points for categorization that can be tested in subsequent validation studies. CONCLUSION: To move beyond subjective 'clinical diagnosis' of IBC, we propose a quantitative scoring system to define IBC, based on clinical, pathologic, and imaging features. This system is intended to predict outcome and biology, guide treatment decisions and inclusion in clinical trials, and increase diagnostic accuracy to aid basic research; future validation studies are necessary to evaluate its performance.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».