Cavity Shave Margins in Breast Conservative Surgery a Strategy to Reduce Positive Margins and Surgical Time
Notice bibliographique
Résumé
Background: Resection of additional tissue circumferentially around the cavity left by lumpectomy (cavity shave) was suggested to reduce rates of positive margins and re-excision. Methods: A single center retrospective study which analyzed margins status, re-excision, and surgical time in patients who underwent breast conserving surgery and cavity shave or intraoperative evaluation of resection margins. Results: Between 2021 and 2023, 594 patients were enrolled in the study. In patients subjected to cavity shave, a significant reduction in positive, focally positive, or closer margins was reported 8.9% vs. 18.5% (p = 0.003). No difference was reported in terms of surgical re-excision (p < 0.846) (5% vs. 5.5%). Surgical time was lower in patients subjected to cavity shave (<0.001). The multivariate analysis intraoperative evaluation of sentinel lymph node OR 1.816 and cavity shave OR 2.909 were predictive factors for a shorter surgical time. Excluding patients subjected to intraoperative evaluation of sentinel lymph node and patients with ductal carcinoma in situ, patients that underwent the cavity shave presented a reduced surgical time (67.9 + 3.8 min vs. 81.6 + 2.8 min) (p = 0.006). Conclusions: Cavity shaving after lumpectomy reduced the rate of positive margins and it was associated with a significant reduction in surgical time compared to intraoperative evaluation of resection margins.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».