Predictors of malignancy in preoperative nondiagnostic biopsies of the thyroid.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether preoperative variables can be used to predict malignancy for thyroid nodules with follicular, Hürthle, or nondiagnostic cytology on fine-needle aspiration biopsy (FNAB). MATERIALS AND METHODS: Retrospective analysis of 77 consecutive patients selected for total or subtotal thyroidectomy for follicular, Hürthle, or nondiagnostic lesions of the thyroid in two university hospitals. Eleven clinical variables, as well as nodule size, multiplicity, and ultrasound calcifications, were correlated with final histopathologic diagnosis of benign or malignant disease. Analysis was preformed using the Pearson chi-square test. RESULTS: The overall rate of malignancy in our series was 61% (n = 47). FNABs classified as follicular or Hürthle lesions without cellular atypia had a significantly lower risk of malignancy (49% vs 71%; p = .05). Patients who presented with a solitary nodule and FNAB cellular atypia displayed an increased risk of malignancy (92% vs 55%; p = .011). The rate of malignancy was higher for patients with a positive family history (100% vs 59%), a solitary nodule (73% vs 53%), cellular atypia (76% vs 54%), or intrathyroidal calcifications on ultrasonography (71% vs 57%), although none were found to be statistically significant (p > .05). Male gender, age > 45 years, nodule size > 3 cm, mass effect symptoms, and radiation exposure to the neck were not associated with malignancy in our series. CONCLUSION: When presented with follicular, Hürthle, or nondiagnostic biopsies for thyroid nodules, thyroid surgeons should rely systematically on sonographic findings and cytopathologic features to guide their management approach.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».