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Enregistrement W4306253610 · doi:10.1097/01.xcs.0000893140.78090.5e

Can We Predict Atypical Ductal Hyperplasia Upstaging to Breast Cancer? External Validation of a Predictive Risk Calculator Using a Provincial Database

2022· article· en· W4306253610 sur OpenAlexaff
Daniel B Lustig, Manv Pandher, May Lynn Quan

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Surgeons · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Lesions and Carcinomas
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerCalculatorCohortBiopsyRisk assessmentFramingham Risk ScoreInternal medicineSurgeryOncologyCancerDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Guidelines recommend surgical excision of atypical ductal hyperplasia (ADH) owing to the 20% risk of upstaging. Strategies to identify patients with a low oncological risk of upstaging are highly sought after, because it would potentially allow for women to be offered short-term follow-up as an alternative to operation. Recently, a predictive ADH risk calculator was developed, capable of stratifying women into a low-risk cohort who had a 2% or lower of risk of upstaging to breast cancer. The purpose of this study is to externally validate the predictive upstaging risk calculator before its widespread clinical application. METHODS: A prospectively collected provincial database was queried for patients diagnosed with ADH on core needle biopsy (CNB) between January 2020 and December 2021. The risk calculator includes 5 variables which were collected: (1) lesion larger than 5 mm on ultrasound; (2) lesion larger than 5 mm on mammogram; (3) at least 1 “high-risk” lesion(s) on CNB; (4) pathological suspicion for cancer and; (5) incomplete removal of calcification on CNB with 1 point assigned for each metric present where a score of 0 was considered low-risk of upstaging. RESULTS: A total of 69 women were diagnosed with ADH on CNB and subsequently underwent surgical excision. The upstage rate was 30.1% (n = 23). Using the risk calculator, 10 women (14.5%) were deemed “low-risk” who had a score of 0. Among this cohort 0% (n = 0 of 10) upstaged to cancer. Patients with a score between 1 and 5 had an upstage rate between 17.6% and 76.9%. CONCLUSION: Using the ADH risk calculator, women can be successfully stratified into low and high upstaging risk groups.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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