MRI-Visualized T2 Hyperintense Breast Lesions: Identifying Clinical and Imaging Factors Linked to Malignant Biopsy Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To determine the malignancy rate for MRI-guided breast biopsies performed for T2 hyperintense breast lesions and to assess additional clinical and MRI characteristics that can predict benign and malignant outcomes. Methods A retrospective chart review of consecutive MRI-guided breast biopsies performed in two tertiary hospitals was conducted over two years. Biopsies performed for T2 hyperintense lesions were selected, and further lesion imaging characteristics and patient risk factors were collected. Univariate and multivariate modeling regression was used to determine additional imaging and patient factors associated with malignant outcomes for biopsies of T2 hyperintense lesions. Results Out of 369 MRI-guided breast biopsies, 100 (27%) were performed for T2 hyperintense lesions. Two biopsy-proven benign lesions were excluded as the patient was lost on follow-up. With a study cohort of 98 lesions, the final pathology results were benign for 80 (80%) of these lesions, while 18 (18%) were malignant. Using multivariate logistic modeling, patient age > 50 (OR 5.99 (1.49,24.08 95%CI), p < 0.05) and lesion size > 3cm (OR 5.54 (1.54–18.7), p < 0.01) were found to be important predictors of malignant outcomes for MRI biopsies performed for T2 hyperintense lesions. Conclusion Our study observed a high malignancy rate, challenging the assumption that T2 hyperintensity can be considered a benign imaging characteristic for otherwise suspicious MRI-detected lesions. Decision-making regarding tissue sampling should be made based on a thorough evaluation of more reliable additional demographic and imaging factors, including patient age and lesion size.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».