A Single-Center Audit of BI-RADS 3 Assessment Category Utilization in Mammography and Breast Ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To evaluate outcomes of breast lesions assessed at our institution as probably benign (Breast Imaging Reporting and Data System [BI-RADS] category 3) with an expected malignancy rate of less than or equal to 2 %. Methods: Average-risk women with a BI-RADS 3 assessment following mammographic and/or ultrasound evaluation at our institution between January 1 and December 31, 2017 were included. Cancer yield was calculated within 90 days and at 6-month intervals up to 36 months. Results: Among 517 women (median age, 52 years; range, 13–89 years) with a BI-RADS 3 assessment, 349 (67.5 %) underwent biopsy or completed follow-up imaging up to 36 months. One hundred and 68 (32.5 %) were lost to follow-up. Thirty of 349 (8.6 %) had their imaging upgraded and underwent biopsy, yielding six cancers (cancer yield, 6 of 349 women [1.7 %]). Among 569 lesions assessed as BI-RADS 3, 92 (16.2 %) were characterized by morphologic features other than those validated as probably benign in prospective clinical studies. Fifty three of 517 women (10.3 %) had follow-up beyond 24 months, and 24 (4.6 %) had follow-up beyond 36 months. Conclusion: Overall utilization of the BI-RADS 3 assessment category at our institution is appropriate with a 1.7 % cancer yield. However, the rate of loss to follow-up, percentage of non-validated findings assessed as probably benign, and redundancy in follow-up protocols are too high, and warrant intervention. A patient handout explaining the BI-RADS 3 assessment category and automatic scheduling of follow-up studies have been implemented at our center to address loss to follow-up.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».