Unveiling Tissue Marker Migration in MRI-Guided Vacuum-Assisted Biopsies: Frequency, Factors, and Implications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To evaluate the frequency and factors associated with clip migration in MRI-guided breast biopsies. Methods and materials We retrospectively evaluated all MRI-guided biopsies performed between January 2013 and December 2020 in our institution for clip migration. Only patients with follow-up breast MRI showing the clip were included in the study. Migration was defined as > 1 cm movement from the target lesion. Migration frequency and directions were recorded. Different factors associated with clip migration were analyzed using statistical tests as appropriate. Results A total of 291 biopsies in 268 women were included in the study with 31 migration events recorded (11%, 95%CI 7–15). All migrations occurred along the biopsy tract, 30 of them distal from the tip of the needle (97%). More than 50% regional fat (around the target lesion) was the strongest factor associated with migration, seen in 21/140 (15%), compared to 10/150 (7%) with less than 50% local fat (P = 0.023). Global fatty breast was more loosely associated with migration, showing borderline significance (P = 0.06). Other factors did not correlate with clip migration, including lesion size, depth or location, pathology result, breast thickness or biopsy approach. Conclusion Although clip migration following breast MRI-guided biopsy is an uncommon event, it occurs more often when the target lesion is surrounded by fat, with the clip usually displaced away from the biopsy needle. This information could be valuable for pre-surgical localization and surgical planning.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».