Fine‐needle aspiration biopsies in the management of indeterminate follicular and Hurthle cell thyroid lesions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the value of fine-needle aspiration biopsies (FNABs) of the thyroid and stratify the risk of malignancy within the indeterminate FNAB diagnostic category at our institution. STUDY DESIGN: Case series with chart review of preoperative FNABs of consecutive patients who underwent total thyroidectomy between 2005 and 2007. SUBJECTS AND METHODS: A total of 115 cases were reviewed, and FNABs were categorized into four groups: benign, positive or suspicious for malignancy, indeterminate (follicular or Hurthle cell lesions), and nondiagnostic. Cytohistologic correlation was then established. RESULTS: The accuracy of FNAB in detecting thyroid malignancy was 88 percent with false-negative and false-positive rates of 13 percent and 7 percent, respectively. Overall, 52 percent of the indeterminate cases were carcinomas (48 percent of follicular lesions and 62 percent of Hurthle cell lesions). In the presence of cytologic atypia, the rate of malignancy increased to 75 percent and 83 percent for the follicular and Hurthle cell lesions, respectively. CONCLUSIONS: FNAB is an accurate and helpful method for the evaluation of thyroid nodules with results directly correlating with management. Surgery should be considered for FNABs categorized as indeterminate, especially in the presence of cytologic atypia. Because of the high false-negative rate, benign FNABs require close follow-up with ultrasound examination and periodic biopsies.
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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 ».