Missed Breast Cancers on MRI in High-Risk Patients: A Retrospective Case–Control Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To determine if MRI features and molecular subtype influence the detectability of breast cancers on MRI in high-risk patients. Methods and Materials: Breast cancers in a high-risk population of 104 patients were diagnosed following MRI describing a BI-RADS 4–5 lesion. MRI characteristics at the time of diagnosis were compared with previous MRI, where a BI-RADS 1–2–3 lesion was described. Results: There were 77 false-negative MRIs. A total of 51 cancers were overlooked and 26 were misinterpreted. There was no association found between MRI characteristics, the receptor type and the frequency of missed cancers. The main factors for misinterpreted lesions were multiple breast lesions, prior biopsy/surgery and long-term stability. Lesions were mostly overlooked because of their small size and high background parenchymal enhancement. Among missed lesions, 50% of those with plateau kinetics on initial MRI changed for washout kinetics, and 65% of initially progressively enhancing lesions then showed plateau or washout kinetics. There were more basal-like tumours in BRCA1 carriers (50%) than in non-carriers (13%), p = 0.0001, OR = 6.714, 95% CI = [2.058–21.910]. The proportion of missed cancers was lower in BRCA carriers (59%) versus non-carriers (79%), p < 0.05, OR = 2.621, 95% CI = [1.02–6.74]. Conclusions: MRI characteristics or molecular subtype do not influence breast cancer detectability. Lesions in a post-surgical breast should be assessed with caution. Long-term stability does not rule out malignancy and multimodality evaluation is of added value. Lowering the biopsy threshold for lesions with an interval change in kinetics for a type 2 or 3 curve should be considered. There was a higher rate of interval cancers in BRCA 1 patients attributed to lesions more aggressive in nature.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».