Single versus sequential fine-needle aspiration biopsy in the management of thyroid nodular disease.
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Fine-needle aspiration biopsy (FNAB) is considered a safe, reliable and cost-effective means of selecting thyroid nodules with risk for malignancy. However, there are limitations of this method including false positive/negative and "nondiagnostic" results that may be reduced by repeating FNAB. OBJECTIVE: To evaluate accuracy, sensitivity, specificity and costs of sequential FNAB in the management of thyroid nodular disease. METHODS: Charts of all patients who underwent thyroidectomy at a university teaching hospital in Toronto from 1998 to 2000 were reviewed. FNAB reports of "suspicious for malignancy," "follicular lesion" and "cellular atypia" were considered to be positive. Data were analyzed with chi2 and z tests. RESULTS: There were 268 patients (225 women and 43 men; age range 18-89 yr; mean age 47 yr) who underwent a total of 449 FNABs (mean 1.7 FNABs/patient) within a year before thyroidectomy. Accuracy (63.8%), sensitivity (73.8%) and specificity (69%) were determined for single FNABs. Sequential FNAB increased the accuracy of method by 22.6%, sensitivity by 13.8% and specificity by 6.2%, with reduction of false positive/negative results by 14.2% and "nondiagnostic" results by 100%. However, the costs of sequential cytology per patient were 70% higher than single FNAB. CONCLUSIONS: Multiple FNABs are unpleasant for patients, but useful in the selection for treatment of patients with thyroid nodular diseases. Although sequential FNAB increases the costs of method, the improvement of precision of FNAB may imply a reduction in overall health-care costs.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».