Influence of age and primary tumor size on the risk for residual/recurrent well‐differentiated thyroid carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Though age and primary tumor size predict cancer-specific survival in well-differentiated thyroid carcinoma (WDTC), their influence on residual/recurrent disease has not been elucidated. METHODS: In a retrospective study, residual/recurrent disease was defined by the surrogate outcome of positive (>or=2 microg/L) follow-up stimulated thyroglobulin after surgery and radioactive remnant ablation. Age, primary tumor size, and clinical staging systems were examined in the context of stimulated thyroglobulin outcome. RESULTS: A total of 246 patients were followed up for a mean of 5.8 years. No significant difference in age (t(239) = 0.61, p > .05) or tumor size (t(237) = 0.16, p > .05) was found among patients with positive follow-up stimulated thyroglobulin compared with those with negative results. pTNM staging failed to demonstrate significant, stage-dependent increase in the percentage of patients with positive stimulated thyroglobulin, chi(2)(2, N = 229) = 0.17, p > .05, unlike staging based solely on surgical pathology, chi(2)(2, N = 241) = 34.97, p < .001. CONCLUSION: Age, primary tumor size, and pTNM staging do not predict risk for residual/recurrent WDTC, whereas extrathyroidal extension at initial surgery is predictive.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».