Decision Making for the Extent of Thyroidectomy in the Patient With Atypical Cytologic Results
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: to identify additional preoperative factors that could reliably be used to aid in determining the appropriate extent of thyroidectomy. DESIGN: retrospective chart review. SETTING: tertiary care academic hospital. PATIENTS: two hundred consecutively treated patients who underwent thyroid surgery after having a fine-needle aspiration biopsy procedure yielding a specimen that met the criteria for atypical cytologic features. MAIN OUTCOME MEASURE: final histopathologic diagnosis of malignant vs benign disease. RESULTS: the final diagnosis was benign in 42.5% of patients and malignant in 57.5%. The presence of microcalcifications within the nodule on ultrasonography (US) was significantly associated with a higher risk of malignant disease (relative risk = 1.31, P = .04). When examined individually, age, sex, family history of thyroid malignant disease, exposure to head and neck irradiation, nodule size, rim enhancement on US, and intranodular vascularity on US were not significantly associated with an increased risk of malignant disease. Mulivariate stepwise logistic regression modeling was used to identify a model that could reliably predict a higher probability of malignant disease. The final model determined that patients with microcalcifications on US and a nodule of 2.0 cm or larger had a 74.3% risk of malignant disease vs a 47.5% risk in patients with no microcalcifications and a nodule smaller than 2.0 cm. This difference was statistically significant. When the predicted probabilities of malignant disease were compared with the observed probabilities, the goodness-of-fit test revealed no significant difference (P = .95). CONCLUSION: microcalcifications and nodule size can be used to risk-stratify patients with an atypical fine-needle aspiration biopsy result and aid in determining the appropriate extent of thyroidectomy.
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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 ».