Juvenile Atypical Ductal Hyperplasia: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Breast masses, benign and malignant, are extremely common in women. Benign breast masses have a variety of risk factors and are usually most common in women aged 30 - 40 years. Although much research has been conducted on benign breast disease and breast cancer in adult women, there remains a paucity of data on breast masses in adolescent women. More specifically, there is very little evidence regarding atypical ductal hyperplasia (ADH) in young women and the future risks it may carry as it is known to have a 4 to 5-fold increase for breast cancer in the adult population. We present a case of an 18-year-old female with ADH involving a fibroadenoma, with the hopes of highlighting the unique concerns and questions this diagnosis may bring to the young female population. Our patient’s questions centered around the risk this diagnosis carries of future cancer and what steps should be taken to minimize that risk. Although many models and guidelines exist to answer these questions in the older female, there is no consensus about treatment and monitoring ADH in a juvenile. By reviewing this case, we emphasize the need for future studies to quantify the risk of cancer progression from ADH in young females. We also demonstrate the need for guidelines to monitor and treat these findings in our younger populations. J Curr Surg. 2022;12(1):21-23 doi: https://doi.org/10.14740/jcs453
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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) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».