Breast Magnetic Resonance Imaging for Preoperative Evaluation of Breast Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Preoperative breast magnetic resonance imaging (MRI) is known to detect additional cancers that are occult on mammography and ultrasound. There is debate as to whether these additional lesions affect clinical outcomes. The objective of this systematic review was to summarize the evidence on whether additional information on disease extent obtained with preoperative breast MRI in patients with newly diagnosed breast cancer affects surgical management, rates of recurrence, survival, re-excision, and early detection of bilateral cancer. Methods: Embase, MEDLINE, and Cochrane Central Register of Controlled Trials were searched until January 2021 (partial update July 2022) for studies comparing outcomes with versus without pre-operative MRI. Included were both randomized controlled trials and other comparative studies provided MRI and control groups had equivalent disease and patient characteristics or methods such as multivariable analysis or propensity score matching were used to control potential confounders. Results: The search resulted in 26,399 citations, of which 8 randomized control trials, 1 prospective cohort study, and 42 retrospective studies met the inclusion criteria. Use of MRI resulted in decreased rates of reoperations (OR = 0.73, 95% CI = 0.63 to 0.85), re-excisions (OR = 0.63, 95% CI = 0.45 to 0.89), and recurrence (HR = 0.77, 95% CI = 0.65 to 0.90). Increased detection of synchronous contralateral breast cancers led to a reduction in metachronous contralateral breast cancer (HR = 0.71, 95% CI = 0.59 to 0.85). Hazard ratios for recurrence-free and overall survival were 0.77 (95% CI = 0.53 to 1.12) and 0.89 (95% CI = 0.74 to 1.07). Conclusion: This systematic review indicates substantial benefits of pre-operative breast MRI in decreasing reoperations and recurrence.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».