Feasibility Study and Clinical Impact of Incorporating Breast Tissue Density in High-Risk Breast Cancer Screening Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Breast tissue density (BTD) is known to increase the risk of breast cancer but is not routinely used in the risk assessment of the population-based High-Risk Ontario Breast Screening Program (HROBSP). This prospective, IRB-approved study assessed the feasibility and impact of incorporating breast tissue density (BTD) into the risk assessment of women referred to HROBSP who were not genetic mutation carriers. All consecutive women aged 40–69 years who met criteria for HROBSP assessment and referred to Genetics from 1 December 2020 to 31 July 2021 had their lifetime risk calculated with and without BTD using Tyrer-Cuzick model version 8 (IBISv8) to gauge overall impact. McNemar’s test was performed to compare eligibility with and without density. 140 women were referred, and 1 was excluded (BRCA gene mutation carrier and automatically eligible). Eight of 139 (5.8%) never had a mammogram, while 17/131 (13%) did not have BTD reported on their mammogram and required radiologist review. Of 131 patients, 22 (16.8%) were clinically impacted by incorporation of BTD: 9/131 (6.9%) became eligible for HROBSP, while 13/131 (9.9%) became ineligible (p = 0.394). It was feasible for the Genetics clinic to incorporate BTD for better risk stratification of eligible women. This did not significantly impact the number of eligible women while optimizing the use of high-risk supplemental MRI screening.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».