Impact of Evaluation of Tumour Grade by Core Needle Biopsy on Clinical Risk Assessment and Patient Selection for Adjuvant Systemic Treatment in Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Breast cancer is one of the most common cancers affecting women worldwide. The prognosis and treatment of breast cancer depend largely on various prognostic factors, including tumour grade, hormone receptor status, and HER2/neu overexpression. Objectives: The main objective of the study is to find the impact of evaluation of tumour grade by core needle biopsy on clinical risk assessment and patient selection for adjuvant systemic treatment in breast cancer Material and Methods: This retrospective cohort study was conducted in Services Hospital, Lahore during January 2020 to January 2021. The study participants were women with breast cancer who underwent core needle biopsy for tumour grade evaluation at a single institution during the study period. Results: Of the 70 patients included in the study, the mean age was 58 years (range, 32-85 years), and the majority were postmenopausal (60%). Most patients had invasive ductal carcinoma (IDC) (85%), and the remainder had invasive lobular carcinoma (ILC) (15%). Most patients had stage II (45%) or stage III (35%) breast cancer at the time of diagnosis. All patients underwent core needle biopsy for tumour grade evaluation. Conclusion: In conclusion, the study supports the use of core needle biopsy as a reliable method for evaluating tumour grade in breast cancer patients. Further research is needed to evaluate the long-term outcomes of patients who are treated based on tumour grade assessed by core needle biopsy.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».