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Enregistrement W4414399586 · doi:10.1016/s0167-8140(25)04757-7

IMPACT OF SURGICAL MARGINS AND THEIR LOCALIZATION ON LOCAL RECURRENCE IN DUCTAL CARCINOMA IN SITU OF THE BREAST: RETROSPECTIVE TRIAL IN A TERTIARY ONCOLOGY CENTRE

2025· article· en· W4414399586 sur OpenAlexaff
Anne‐Marie Cayer, Valérie Théberge, Dominique Boudreau, Jean‐Charles Hogue

Notice bibliographique

RevueRadiotherapy and Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLumpectomyDuctal carcinomaRetrospective cohort studyRadiation therapyAdjuvant radiotherapySurgical marginMargin (machine learning)Stage (stratigraphy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ductal carcinoma in situ (DCIS) accounts for 20% of newly diagnosed breast cancers. Its management is crucial, as 50% of recurrences progress to invasive ductal carcinoma. According to the latest consensus, margins of ≥2mm are considered negative; however, the optimal margin width and the necessity of re-excision remain subjects of debate. This study aimed to evaluate the impact of margin status on local recurrence (LR) rates. This retrospective study analyzed the medical records of 528 patients with pure DCIS treated between 2000 and 2008 at a tertiary oncology centre. Patients underwent lumpectomy or mastectomy, with or without adjuvant radiotherapy. Margin status was classified into five categories: positive, focally positive, negative ≤1mm, 1.1–2mm, and >2mm. Local recurrence was the primary outcome. The secondary outcomes included the impact of tumour bed boost, regional recurrence and distant recurrence. Among 528 patients, 92.2% underwent lumpectomy, and 81.4% received adjuvant radiotherapy including a tumour bed boost in 46.4%. Margins were positive in 8.7%, negative at ≤1mm in 35%, 1.1–2mm in 9.8%, and >2mm in 46.4% of cases. LR was observed in 10.6% of the patients, while regional and distant recurrences were rare (0.6% and 1.5%, respectively). Positive margins were associated with a higher LR rate (17.4%), negative margins ≤1mm with LR in 13% and negative margins >1mm associated with a lower LR rate (8.1%) (p=0.07). When excluding anterior and posterior margins, the LR risk is significantly higher for positive margins versus negative margins ≤1mm versus margins >1mm (21.4% versus 16.1% versus 8.0%, p=0.006). The addition of radiotherapy with or without a boost did not fully mitigate the negative impact of positive margins. This retrospective study, with a long-term follow-up at a single tertiary oncology centre, strongly suggests that surgical margins greater than 1mm for DCIS are sufficient to achieve low LR rates. Radial margins are particularly critical, whereas anterior and posterior margins appear to have less influence on recurrence. These findings highlight the importance of precise surgical planning to optimize DCIS management and patient outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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