Armenian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
European Journal of Cancer 1999-Apr

Tagging sentinel lymph nodes: a study of 100 patients with breast cancer.

Միայն գրանցված օգտվողները կարող են հոդվածներ թարգմանել
Մուտք / Գրանցվել
Հղումը պահվում է clipboard- ում
J Y Bobin
C Zinzindohoue
S Isaac
M Saadat
P Roy

Հիմնաբառեր

Վերացական

The aim of this study was to evaluate in breast cancer patients the feasibility of sentinel lymph node (SLN) identification and the sensitivity of this technique to detect node metastases. Between January and July 1997, SLNs were tracked with Evans Blue dye in 100 patients with breast cancer who then underwent complete level I/II axillary lymph node dissection (ALND). All SLNs were examined by haematoxylin-phloxin-saffron (HPS) staining and immunohistochemistry (IHC) of multiple sections. The findings for the SLNs were compared with results on ANLD. Axillary SLNs were identified in 83 patients (detection rate = 83%; 95% confidence interval (CI) 74-90%). Axillary SLNs were detected in 58/83 cases (70%) at level I only, and in 69/83 (83%) at levels including level I. Histologically positive axillary SLNs were found in 45% (37/83) of patients, including 2 patients with malignancy (micro-metastases) detected by IHC only. The sensitivity of axillary SLN to detect axillary lymph nodes metastases was 37/39 = 95% (95% CI 83-99%). SLNs of the internal mammary chain (IMC) were dissected for 33 tumours of the median or inner quadrants and detected in 26/33 = 79% of cases (95% CI 61-91%). In our experience, the overall sensitivity of SLN identification as a predictor of node (axillary or IMC) metastases was 41/43 = 95% (95% CI 84-99%), confirming the usefulness of the procedure.

Միացեք մեր
ֆեյսբուքյան էջին

Բժշկական դեղաբույսերի ամենալավ տվյալների շտեմարանը, որին աջակցում է գիտությունը

  • Աշխատում է 55 լեզուներով
  • Բուսական բուժում, որին աջակցում է գիտությունը
  • Խոտաբույսերի ճանաչում պատկերով
  • Ինտերակտիվ GPS քարտեզ - նշեք խոտաբույսերը գտնվելու վայրի վրա (շուտով)
  • Կարդացեք ձեր որոնմանը վերաբերող գիտական հրապարակումները
  • Որոնեք բուժիչ դեղաբույսերը ՝ դրանց ազդեցությամբ
  • Կազմակերպեք ձեր հետաքրքրությունները և մշտապես տեղեկացեք նորությունների հետազոտությունների, կլինիկական փորձարկումների և արտոնագրերի մասին

Մուտքագրեք ախտանիշ կամ հիվանդություն և կարդացեք խոտաբույսերի մասին, որոնք կարող են օգնել, տպեք խոտ և տեսեք այն հիվանդություններն ու ախտանիշները, որոնց դեմ օգտագործվում են:
* Ամբողջ տեղեկատվությունը հիմնված է հրապարակված գիտական հետազոտության վրա

Google Play badgeApp Store badge