Nipple margin assessment at the time of nipple-sparing mastectomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Documenting negative margins at the nipple-areolar complex (NAC) during nipple-sparing mastectomy (NSM) remains the standard, but how to achieve this and how to manage a positive margin is debated. We sought to review nipple margin assessments at our institution and to analyze the risk factors of a positive margin and rate of local recurrence. METHODS: Patients who underwent NSM between 2012 and 2018 were reviewed and divided into 3 groups based on indication - cancer, contralateral prophylactic mastectomy (CPM) and bilateral prophylactic mastectomy (BPM). RESULTS: Nipple-sparing mastectomies were performed on 337 patients; 72% for cancer, 20% for CPMs and 8% for BPMs. Nipple margin assessments were performed in 87.8% of patients; 10 patients (3.4%) had a positive margin, 7 of whom underwent NAC excision and 3 were managed with observation. CONCLUSION: As indications for NSM increase, assessment of nipple margin provides valuable information to manage the NAC in patients with cancer. The routine use of nipple margin biopsies in patients undergoing CPM and BPM may no longer be required, as rates of occult malignant disease are low with no positive biopsies. Further studies with larger sample sizes are needed.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».