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Enregistrement W4206917783 · doi:10.32768/abc.202291119-122

A Rare Case of Lobular Carcinoma in Situ Within a Fibroadenoma

2022· article· en· W4206917783 sur OpenAlexaff
Fui Tin Pang, Anat Kornecki, Kalan Lynn, Sze Yuen Lee

Notice bibliographique

RevueArchives of Breast Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Lesions and Carcinomas
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLobular carcinomaFibroadenomaPresentation (obstetrics)MedicineDifferential diagnosisPathologyBreast ultrasoundRadiologyDuctal carcinomaBreast cancerCancerMammographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Fibroadenomas (FAs) are common benign breast tumors which account for 68% of all breast masses. They can be divided into simple and complex FAs. Though unusual, FAs can harbor invasive or in situ carcinomas, as well as high risk lesions such as lobular carcinoma in situ (LCIS) as we present in this case report.Case Presentation: In this case report, we are presenting a rare case of LCIS within a FA with a brief description of presentation, classification and radiological features.Conclusion: Carcinomas within FAs remain a diagnostic challenge. Despite being considered benign, FAs should still be closely monitored by ultrasound (US) as they can still harbor in situ or invasive carcinomas or high-risk lesions, including LCIS. Radiologists should always be aware and consider these as part of their differential diagnosis whenever benign looking masses have atypical features or presentation. The current management of LCIS detected within FA is still similar to LCIS found elsewhere in the breast.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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