A Retrospective Analysis of Diagnostic Breast Imaging Outcomes in Young Women at a Tertiary Care Center
Notice bibliographique
Résumé
(1) Purpose: The purpose of this study was to describe the outcomes of diagnostic breast imaging and the incidence of delayed breast cancer diagnosis in the study population. (2) Methods: We collected the outcome data from diagnostic mammograms and/or breast ultrasounds (USs) performed on women between the ages of 30 and 50 with symptomatic breast clinical presentations between 2018 and 2019. (3) Results: Out of 171 eligible patients, 10 patients (5.8%) had BIRADS 0, 90 patients (52.6%) had benign findings (BIRADS 1 and 2), 41 (24.0%) patients had probable benign findings requiring short-term follow-up (BIRADS 3), while 30 (17.5%) patients had findings suspicious of malignancy (BIRADS 4 and 5). In the BIRADS 3 group, 92.7% had recommended follow-up, while in BIRADS 4 and 5, only 83.3% underwent recommended biopsy at a mean time of 1.7 weeks (range 0-22 wks) from their follow-up scan. Ten (6%) patients were diagnosed with breast cancer, all of whom had BIRADS 4 or 5, with a mean time of breast cancer diagnosis from initial diagnostic imaging of 2.2 weeks (range 1-22 wks). No patients had delayed breast cancer diagnosis in our cohort. (4) Conclusions: We conclude that diagnostic mammograms and breast US are appropriate investigations for clinical breast concerns in women aged 30-50 years.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».