Preoperative localization of parathyroid lesions
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: The AIM of our study was to assess retrospectively the value of (99m)Tc-MIBI SPECT in the localization of parathyroid lesions in primary hyperparathyroidism and to determine the impact of PTH level, age, sex, characteristics of the lesions and thyroid nodules on the sensitivity of imaging. PATIENTS, METHODS: Fifty nine patients who were cured after the resection of 60 lesions (50 adenomas, 9 hyperplasias and 1 carcinoma, 9 of them in ectopy) were selected. (99m)TcO(4)(-), early and late (99m)Tc-MIBI planar images (n = 59), (99m)Tc-MIBI SPECT (n = 58) and ultrasound (n = 50) performed preoperatively were analyzed. The imaging results were compared to surgical and histological findings and correlated to different factors suspected of influencing the imaging's sensitivity. RESULTS: Sensitivity of double phase (99m)Tc-MIBI/(99m)TcO(4)(-) scintigraphy was higher than that of early or late scintigraphy alone. SPECT increased the sensitivity of scintigraphy from 85% to 92% and was useful to confirm doubtful foci and to localize ectopic lesions. Ultrasound (US) had the lowest sensitivity (56%) and the highest rate of false-positive results (n = 10), but identified 2 adenomas which were not detected by scintigraphy. Combining all imaging modalities, sensitivity reached 96%. Better sensitivities were observed when age <69 years, preoperative PTH level > or =155 pg/ml, weight of the gland > or =0.80 g and in the absence of thyroid nodules. US was more influenced by these factors than scintigraphy. CONCLUSION: Combination of US, double-phase (99m)Tc-MIBI/(99m)TcO(4)(-) planar scintigraphy and SPECT is the most accurate method for the detection of parathyroid lesions and should be performed before minimally invasive surgery, especially when PTH level is low, in older patients and in cases of multinodular goiter.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».