Surgeon-performed ultrasound guided fine-needle aspirate biopsy with report of learning curve; a consecutive case-series study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fine-needle aspiration biopsy has become the standard of care for the evaluation of thyroid nodules. More recently, the use of ultrasound guided fine-needle aspiration biopsy (UG-FNAB) has improved adequacy of sampling. Now there has been improved access to UG-FNAB as ultrasound technology has become more accessible. Here we review the adequacy rate and learning curve of a single surgeon starting at the adoption of UG-FNAB into surgical practice. METHODS: UG-FNABs performed at Sunnybrook Health Sciences Centre from 2010 to 2015 were reviewed retrospectively. Nodule characteristics were recorded along with cytopathology and final pathology reports. Chi-square analysis, followed by the reporting of odds ratios with confidence intervals, were used to assess the statistical significance and frequencies, respectively, of nodule characteristics amongst both diagnostic and non-diagnostic samples. A multiple regression analysis was conducted to determine if any nodule characteristic were predictive of adequacy of UG-FNABs. The learning curve was assessed by calculating the eventual adequacy rates across each year, and its statistical significance was measured using Fischer's Exact Test. RESULTS: In total 423 biopsies were reviewed in 289 patients. The average nodule size was 23.05 mm. When examining if each patient eventually received a diagnostic UG-FNAB, regardless of the number attempts, adequacy was seen to increase from 70.8% in 2010 to, 81.0% in 2011, 90.3% in 2012, 85.7% in 2013, 89.7% in 2014, and 94.3% in 2015 (Fischer's Exact Test, p = 0.049). Cystic (χ(2) = 19.70, p <0.001) nodules were found to yield higher rates of non-diagnostic samples, and their absence are predictive of obtaining an adequate biopsy as seen in a multiple regression analysis (p < 0.001) Adequacy of repeat biopsies following an initial non-diagnostic sample was 75.0%. CONCLUSIONS: Surgeons are capable of performing UG-FNAB with a learning curve noted to achieve standard adequacy rates. Cystic nodules are shown to yield more non-diagnostic samples in the surgeon's office.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».