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Enregistrement W2107725343 · doi:10.1186/s40463-015-0063-9

Thyroid Fine-needle aspiration biopsy: An evaluation of its utility in a community setting

2015· review· en· W2107725343 sur OpenAlexaffabout
Andre Le, Gregory W. Thompson, Benjamin John A Hoyt

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHorizon Health NetworkMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalignancyFine-needle aspirationThyroidExact testThyroidectomyBiopsyMedical diagnosisRadiologyThyroid cancerThyroid nodulesSurgeryPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Thyroid cancer rates are on the rise worldwide with over 5000 new cases estimated in Canada in 2012. The American Thyroid Association recommends the use of fine-needle aspiration biopsy (FNA) in the workup of thyroid nodules. Studies show that thyroid FNA accuracy may vary based on interpretation by cytopathologists in academic versus community centres. To date, there has been no literature published addressing the accuracy or utility of preoperative FNA in a Canadian community center. Our goals were to demonstrate the accuracy of thyroid FNA at our centre, and to compare our results to those published in the literature. METHODS: Medical records for patients who underwent thyroidectomy performed by two otolaryngologists in Fredericton, NB, between September 2008 and February 2013 were reviewed. 125 patients with 197 FNAs were analyzed. Fisher's Exact test was used to compare the malignancy rates in each FNA category, and Chi-Square test was used for FNA distribution comparison. RESULTS: The distribution of all FNA diagnoses at our centre was as follows: 38 (19%) benign, 100 (51%) inconclusive, 8 (4%) suspicious for malignancy, 2 (1%) malignant, and 49 (25%) unsatisfactory. FNA distribution was significantly different between our centre and comparison centres (Chi-Square p < 0.05). Our malignancy rates within each category using each FNA sample as a data point were 26.3%, 29.0%, 75%, 100% and 12.2% respectively. Comparison to other community studies revealed that we have significantly higher malignancy rates with benign FNAs (Fisher's exact p = <0.05). Analysis using our most malignant FNA data yielded similar results. CONCLUSION: Thyroid FNA accuracy varies between institutions, and this may affect its utility in the workup of a thyroid nodule at some centres. Expert cytopathology opinions may be an asset in interpreting FNA samples in small community centres where volumes are relatively low, however our data do not support this assertion. It is essential that physicians continue to use clinical judgment first and foremost when evaluating thyroid nodules.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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