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Enregistrement W7029018733

Impact of MRI in breast imaging : should we practice MRI for unconclusive mammography?

2011· other· fr· W7029018733 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2011
Typeother
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology, Conservation, and Geographical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerPopulationComputed tomographyBreast imagingNeuroradiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le cancer du sein est un enjeu majeur de santé publique, puisqu'une femme sur huit sera concernée au cours de sa vie. De nombreuses techniques d'imagerie peuvent être utilisées mais certaines questions restent en suspens. Quel est l'impact de l'IRM dans la prise en charge des patients et quel est la place de l'IRM en cas de bilan conventionnel non concluant ? Matériels et méthodes Dans un premier temps, l'analyse rétrospective de 422 IRM mammaires consécutives pratiquées à l'hôpital Tenon entre le 01/01 et le 31/12/2008 a concerné par indication, le classement ACR de l'IRM, la VPP de malignité des prélèvements percutanés et l'impact de l'IRM sur la prise en charge des patientes. Ces données ont été comparées à une population similaire de 428 patientes étudiée en IRM au CHU de Montréal, la même année.Dans un second temps, 66 patientes explorées en IRM à l'hôpital Tenon entre le 01/01/2008 et le 30/06/2009 pour anomalie mammographique visible sur une incidence sans traduction clinique ou échographique ont été étudiées. Le Gold standard était l'analyse anatomopathologique obtenue par chirurgie pour les lésions malignes. La preuve histologique était obtenue par biopsie et suivi de 2 ans voire par un suivi de 2 ans pour les lésions bénignes. Résultats A l'hôpital Tenon, les IRM étaient classées ACR I ou II dans 62.8%, ACR III dans 11% et ACR IV ou V dans 26.2%. La VPP de malignité était de 35.2%. L'IRM avait un impact contributif dans 23.6%. un impact délétère dans 28% et enfin, l'IRM n'avait aucun impact sur la prise en charge des patientes dans 48.4%. Concernant les HM pratiquées pour anomalie mammographique visible sur une incidence sans traduction clinique ou échographique, la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive, la valeur prédictive négative et la performance diagnostique étaient de 100%, 79.1%, 44.4%, 100%, 82.1%. Dans 12.5%, un cancer, diagnostiqué par l'IRM, était responsable de l'anomalie mammographique. Aucun cancer n'a été manqué après deux ans de suivi. Conclusion L'IRM mammaire est utile à la prise en charge des patientes, lorsqu'elle est pratiquée dans certaines indications. Son utilisation n'est pas encore validée en cas de bilan conventionnel non concluant mais il semblerait qu'elle permette, grâce à sa forte valeur prédictive négative, de surseoir à une surveillance inutile voire d'éviter la réalisation de prélèvements percutanés dans cette indication.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,118
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,118
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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