Breast Imaging: what women & healthcare professionals need to know
Notice bibliographique
Résumé
Women in Radiology should be aware of the importance of early detection of breast cancer, the most common cancer in women. This knowledge is essential to advocate for high quality breast imaging for women, including themselves and their patients. The imaging modalities used in breast imaging have dramatically changed the way in which breast cancer may be diagnosed, and their use affects the stage at which it is diagnosed. Breast cancer may be screen-detected, either with mammography, digital breast tomosynthesis, breast ultrasound, breast MRI or contrast-enhanced mammography, and is typically diagnosed at stage 1. Incidental detection with Chest CT, abdominal CT or MRI or by PET CT may also lead to a diagnosis of breast cancer. When detected because of symptoms in women who have not undergone routine screening or as an interval cancer in women after a normal screen typically because of the masking effect of dense breast tissue, breast cancer is typically diagnosed at a more advanced stage, stage IIA or greater. A review of the imaging modalities currently used to diagnose breast cancer is provided and includes the advantages and limitations of each modality and the ways to optimize the imaging quality for detection of breast cancer. Up-to-date recommendations aimed to minimize the harms of delayed diagnosis of breast cancer are summarized to improve the health of women in Radiology and their patients.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,014 |
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 ».