Predictive value of metastatic cervical lymph node ratio in papillary thyroid carcinoma recurrence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to determine whether the proportion of metastatic cervical lymph nodes resected (metastatic lymph node ratio [MLNR]) predicted papillary thyroid carcinoma (PTC) recurrence, and whether MLNR could alter the predictive ability of TNM nodal classification for recurrence in PTC. METHODS: We conducted a retrospective review of patients with PTC who underwent a total or near-total thyroidectomy with at least 1 lymph node removed at our institution. RESULTS: Of 253 patients, 35 (13.8%) developed recurrent disease. The total MLNR (ratio between total metastatic lymph nodes and total number of lymph nodes resected) independently predicted PTC recurrence (odds ratio [OR], 1.024; 95% confidence interval [CI], 1.010-1.039; p = .001). In receiver operating characteristic (ROC) curve analysis, TNM nodal classification with total MLNR had greater accuracy in predicting PTC recurrence than did TNM nodal classification alone (0.726 and 0.675, respectively). CONCLUSION: MLNR is an independent predictor of PTC recurrence and enhances the predictive value of TNM nodal classification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».