Decoding the Prevalent High-Risk Breast Cancers: Demographics, Pathological, Imaging Insights, and Long-Term Outcome
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate the features and outcomes of breast cancer in high-risk subgroups. Materials and Methods: REB approved an observational study of women diagnosed with breast cancer from 2010 to 2019. Three radiologists, using the BI-RADS lexicon, blindly reviewed mammogram and MRI screenings without a washout period. Consensus was reached with 2 additional reviewers. Inter-rater agreement was measured by Fleiss Kappa. Statistical analysis included Mann-Whitney U, Chi-square tests for cohort analysis, and Kaplan-Meier for survival rates, with a Cox model for comparative analysis using gene mutation as a reference. Results: The study included 140 high-risk women, finding 155 malignant lesions. Significant age differences noted: chest radiation therapy (median age 44, IQR: 37.0-46.2), gene mutation (median age 49, IQR: 39.8-58.0), and familial risk (median age 51, IQR: 44.5-56.0) ( P = .007). Gene mutation carriers had smaller ( P = .01), higher-grade tumours ( P = .002), and more triple-negative ER- ( P = .02), PR- ( P = .002), and HER2- ( P = .02) cases. MRI outperformed mammography in all subgroups. Substantial to near-perfect inter-rater agreement observed. Over 10 years, no deaths occurred in chest radiation group, with no significant survival difference between gene mutation and familial risk groups, HR = 0.93 (95% CI: 0.27, 3.26), P = .92. Conclusion: The study highlights the importance of age and specific tumour characteristics in identifying high-risk breast cancer subgroups. MRI is confirmed as an effective screening tool. Despite the aggressive nature of cancers in gene mutation carriers, early detection is crucial for survival outcomes. These insights, while necessitating further validation with larger studies, advocate for a move toward personalized medical care, strengthening the existing healthcare guidelines.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».