Predictors of residual disease after breast conservation surgery for ductal carcinoma in situ: A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breast-conserving therapy is the standard of care for ductal carcinoma in situ (DCIS). Debate on what constitutes a satisfactory margin persists. This study aimed to identify predictors of residual disease at re-excision. METHODS: This is a population-based retrospective cohort study of women with DCIS who underwent a lumpectomy between 2007 and 2017 in Manitoba, with close (≤2 mm) or positive margins that led to re-excision. RESULTS: The DCIS re-excision rate was 29.3% for 1001 patients. 63.2% of patients were found to have residual disease on re-excision. On univariable analysis, the size, margin status, number of positive margins, type of second surgery, and Van Nuys Prognostic Index score were associated with residual disease on re-excision. The size of DCIS and the number of positive margins remained statistically significant on multivariable analysis. CONCLUSIONS: Re-excision should be rationalized by considering the predictors of residual disease in conjunction with other factors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».