Freie Vorträge / Poster
Notice bibliographique
Résumé
Einleitung: Seit der Einführung der Sentinellymphknotenbiopsie (SLNB) zum axillären Staging bei Mammakarzinompatientinnen, hat sich diese Technik in den meisten Brustzentren etabliert.Methoden: Von März 1998 bis März 2002 wurde an 500 Patientinnen mit invasivem Mammakarzinom die SLNB durchgeführt.In der Lernphase wurde in derselben Narkose nach erfolgter SLNB die Axilladissektion (ALND) durchgeführt.In der zweiten Phase wurde bei Patientinnen mit negativem Sentinellymphknoten (SLN) auf die Axilladissektion verzichtet.In einer dritten Phase wird die SLNB auch bei Patientinnen mit multizentrischen Karzinomen und bei Patientinnen nach neoadjuvanter Chemotherapie evaluiert.Zur Auffindung der SLNs wird die kombinierte Methode mit Injektion von blauem Farbstoff und mit Injektion von radioaktivem Tracer angewandt.Ergebnisse: 500 SLNBs wurden durchgeführt.Die Gesamtauffindungsrate betrug 86,2%.Nach Bereinigung der Daten durch Weglassen der Patientinnen mit multizentrischen Karzinomen und der Patientinnen nach neoadjuvanter Chemotherapie, betrug die Auffindungsrate 94,5%.Insgesamt war der SLN in 41,3% der Patientinnen positiv 58,7% der Patientinnen negativ.In 60,1% der SLN-positiven Patientinnen war der SLN der einzige positive Lymphknoten und die Lymphknoten der Restaxilla waren negativ.Von den im Gefrierschnitt und in der H&E Färbung negativen SLNs wurden 7,3% durch die zusätzliche Immunhistochemie (IHC) von negativ auf positiv konvertiert.Zusammenfassung: Die SLNB ist eine exakte Methode zur Bestimmung des axillären Status bei Mammakarzinompatientinnen. Unter bestimmten Voraussetzungen wird an manchen Zentren bei negativem SLN auf die Axilladissektion verzichtet.Die Datenlage zur Anwendung der SLNB bei multizentrischen Karzinomen und nach neoadjuvanter Chemotherapie ist kontrovers und bedarf noch weiterer Studien.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,352 | 0,169 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».