A systematic review and meta-analysis of palpation versus ultrasound-guided fine needle aspiration of thyroid nodules
Notice bibliographique
Résumé
Background: Thyroid nodules are a common clinical finding. Fine-needle aspiration (FNA) is the most widely accepted diagnostic tool used to differentiate malignant and benign thyroid nodules. FNA can be carried out by manual palpation of the nodule or with ultrasound guidance. Existing clinical practice guidelines give mixed recommendations regarding the use of ultrasound guidance for thyroid FNA. Given the inconsistencies in the guidelines, we performed a systematic review and meta-analysis to compare the diagnostic accuracy of palpationguided fine needle aspiration (PG-FNA) versus ultrasound-guided fine needle aspiration (USG-FNA). Methods: Studies comparing PG-FNA and USG-FNA were identified through a search of PubMed, the Cochrane Library, and Embase (1990- December 2011). Titles and abstracts were reviewed and studies were selected for a full text review. Meta-analysis of included studies was performed to estimate the average sensitivity, specificity, and rate of inadequate samples for each technique. Results: We screened 1934 citations and selected seven studies meeting our predefined inclusion criteria. The pooled sensitivity of USG-FNA was found to be higher than PG-FNA [0.91 (CI=0.82, 1.0) and 0.79 (CI=0.69, 0.85), respectively]. The pooled specificity of USG-FNA was also found to be slightly higher than PG-FNA [0.77 (CI=0.69, 0.85) and 0.73 (CI=0.64, 0.81), respectively]. The mean rate of inadequate samples was higher for PG-FNA at 14.7% versus 8.4% for US-FNA. Conclusions: Our findings show that USG-FNA has a higher diagnostic accuracy than PG-FNA and a lower rate of inadequate samples. Overall, these findings suggest an advantage to the use of USG-FNA over PG-FNA.
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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 | 0,020 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».