Can Preoperative Thyroglobulin Antibody Levels Be Used as a Marker for Well‐Differentiated Thyroid Cancer?
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Evaluate whether the presence of preoperative thyroglobulin antibody (TgAb) levels can help predict the final pathology of thyroid nodules. Assess whether higher levels of preoperative TgAb increase the likelihood that a thyroid nodule is malignant. Methods: A retrospective chart review of patients who underwent thyroidectomy in 3 McGill University‐affiliated hospitals between January 2012 and 2014 was conducted. Demographic data, TgAb levels, and final histopathology were recorded. Patients were divided into 2 groups: TgAb positive (defined as TgAb ≥30 IU/mL) and TgAb low/negative (defined as TgAb <30). Micropapillary thyroid carcinomas were considered to be benign. These data were then statistically analyzed using SPSS. Results: Preoperative TgAb levels were available in 412 patients. There were 360 patients in the TgAb low/negative group (malignancy rate: 51.39%) and 52 patients in the TgAb positive group (malignancy rate: 65.38%). The sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of TgAb ≥30 IU/mL as a diagnostic test for thyroid malignancy were 15.53% (confidence interval [CI] 11.00‐21.01), 90.67% (CI 85.66‐94.38), 65.38% (50.91‐78.03), and 48.61% (CI 43.34‐53.91), respectively. The relative risk was 1.2723 (CI 1.0192‐1.5883) and the odds ratio was 1.7868 (CI 0.9732‐3.2804). Both the Pearson chi‐square test (P =. 024) and Fisher's exact test (P =. 017) yielded statistical significance between the 2 groups. Conclusions: Our study demonstrates that patients with preoperative TgAb ≥30 IU/mL had a higher rate of malignancy when compared to patients with TgAb <30 IU/mL. This suggests that an elevated TgAb level may increase the risk that a thyroid nodule is malignant.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».