Applications of Indocyanine Green in Breast Cancer for Sentinel Lymph Node Mapping: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
intro: Breast cancer is the leading cause of morbidity and mortality worldwide. Accurate sentinel lymph node (SLN) mapping is crucial for staging and treatment planning in early-stage breast cancer. Indocyanine green (ICG) has emerged as a promising agent for fluorescence imaging in SLN mapping. However, comprehensive assessment of its clinical utility, including accuracy and adverse effects, remains limited. This scoping review aims to consolidate evidence on the use of ICG in breast cancer SLN mapping. Objective: The objective of this scoping review is to evaluate the current literature on the use of ICG in SLN mapping for patients with breast cancer. This review aims to assess the accuracy, efficacy, and safety of ICG in this context and to identify gaps in the existing research. The outcomes will contribute to the development of further research as part of a PhD project. Methods: Five electronic databases will be searched (PubMed, Embase, MEDLINE, Web of Science, and Scopus) using search strategies developed in consultation with an academic supervisor. The search strategy is set to human studies published in English within the last 11 years. All retrieved citations will be imported to Zotero and then uploaded to Covidence for the screening of titles, abstracts, and full text according to prespecified inclusion criteria. Patients with early-stage breast cancer (T1 and T2), selected T3 cases where the SLN biopsy is accurate, and those with clinically node-negative breast cancer will be included. The intervention criterion includes studies using ICG for SLN mapping and studies on the assessment of fluorescence imaging cameras. Citations meeting the inclusion criteria for full-text review will have their data extracted by 2 independent reviewers, with disagreements resolved by discussion. A data extraction tool will be developed to capture full details about the participants, concept, and context, and findings relevant to the scoping review will be summarized. Results: The preliminary search began in December 2023. As of September 2024, papers have been screened and data are currently being extracted. Out of the 2130 references initially imported, 126 studies met the inclusion criteria after screening. The scoping review is expected to be published in January 2025. Conclusions: Although ICG technology has been used for SLN mapping in patients with breast cancer, initial searches in 2022 revealed limited data on this technique's feasibility, safety, and effectiveness. At that time, preliminary search of Scopus, MEDLINE, Embase, and PubMed identified no current or forthcoming systematic reviews or scoping reviews on the topic. However, recent searches indicate a substantial increase in research and reviews, reflecting a growing interest and evidence in this area.
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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 | 0,045 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,008 |
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 ».