Contrast Enhanced Mammography in Breast Cancer Surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Women with a personal history of breast cancer or DCIS (PHBC) are at increased risk of either a local recurrence or a new primary breast cancer. Adjunctive screening ultrasound or MRI is often used to supplement mammography. Contrast enhanced mammography (CEM) is reported to have higher sensitivity than MG and ultrasound, and similar performance with better accessibility than MRI. Methods: We introduced CEM as a routine single imaging modality for surveillance of those with PHBC. This report is of the first surveillance round outcomes comparing CEM with digital mammography. Results: 73/1191 (6.1%) patients were recalled for further assessment. 35 (48%) were true positives (TP), with 26 invasive cancers and 9 cases of DCIS, while 38 (52%) were false positive (FP) with a positive predictive value (PPV) 47.9%. 32/73 were recalled due to findings on MG, while 41/73 were only recalled due to Contrast. 14/73 had ‘minimal signs’ with a lesion identifiable with knowledge of the Contrast finding while 27/73 were ‘contrast only’. 41% (17/41) of those recalled due to contrast were TP. Contrast-only TPs were found in those with low and high mammographic density (MD). Bilateral screening breast US reduced by 55% in the year after routine surveillance CEM was implemented. Conclusion: Compared to MG, CEM as a single surveillance modality for those with PHBC has higher sensitivity and comparable specificity, identifying additional malignant lesions that appear to be clinically significant. Further investigation of interval cancer and subsequent round cancer detection rates is warranted.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».