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Enregistrement W7117468836 · doi:10.1155/ijbc/8785445

Extensive Intraductal Component (EIC) as the Most Predictive Factor for Residual Disease Post–Breast‐Conserving Surgery With Close DCIS Margins: A Single Institutional Experience

2025· article· en· W7117468836 sur OpenAlexaff
Ibrahim Elsharawi, Gillian Bethune

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Breast Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseResidualComponent (thermodynamics)Risk factorSurgical procedures

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose We set out to assess whether the extensive intraductal component (EIC) status in invasive breast cancers serves as an independent predictor of residual disease (RD) in re‐excisions performed at our institution. This laboratory‐based study provides insights into the thresholds for additional surgical intervention in cases with close ductal carcinoma in situ (DCIS) margins following initial breast‐conserving surgery (BCS). We also examined the unique characteristics specific to EIC‐positive cases. Methods BCS cases with invasive breast cancer and DCIS with close margins that had re‐excisions following initial surgery (Dec 2019–Dec 2024) were selected and classified into EIC positive or EIC negative. Data collected on the initial excision included the EIC status and other clinicopathological information such as margin status, DCIS extent, cancer type and focality, TNM stage, biomarker status, and OncotypeDX Recurrence Score (RS). The RD status was collected on re‐excision specimens. Results Ninety‐one cases were included (57 EIC positive and 34 EIC negative), with most being invasive ductal carcinoma. The rate of RD on re‐excision was 70.2% and 32.4% in EIC‐positive and EIC‐negative cases, respectively ( p < 0.001). EIC‐positive cases showed a higher tendency to involve multiple margins, had a lower T stage and greater DCIS extent, and they were more commonly associated with multifocal cancer. Finally, when assessing predictors of RD, EIC status emerged as the most significant factor among other variables (adjusted odds ratio = 3.39). Secondary findings included a relatively increased proportion of EIC‐positive cases (19%) exhibiting mucinous morphology ( p = 0.0063) and HER2‐positive tumor status ( p = 0.035). Conclusion Findings show that EIC status is the most significant predictor of RD following BCSs with close DCIS margins. This emphasizes the importance of identifying EIC‐positive cases in pathology reports and prioritizing them for additional re‐excision when DCIS margins are close.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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