Sentinel Lymph Node Biopsy in Thyroid Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study is to retrospectively assess the specific perils associated with conducting sentinel lymph node biopsies to determine whether a central compartment neck dissection (CCND) is necessary in well-differentiated thyroid cancer. The goal was to assess the specific reasons for a false negative in 3 specific patients among a large population of thyroidectomy patients. STUDY DESIGN: Case series with chart review. SETTING: Three McGill University teaching hospitals that are part of the McGill University Thyroid Cancer Center in Montreal, Quebec, Canada. SUBJECTS: Patients undergoing thyroidectomy and CCND for nodules suspicious for thyroid cancer (June 2009 to May 2010). METHODS: Retrospective analysis of 157 patients who underwent thyroidectomy and analysis of CCND as a function of sentinel lymph node status on frozen section as determined by a pathologist at one of the participating centers. RESULTS: Three patients were considered true failures or false negatives of the original protocol. These 3 patients were deemed to have benign lymph node status intraoperatively but were found postoperatively to harbor malignancy and therefore should have undergone CCND. The critical reasons for the imperfect false-negative rate are believed to be secondary to samples falsely deemed benign as well as multinodular disease. CONCLUSION: The value of sentinel lymph node biopsy in thyroid cancer, although largely debated, appears to be strong. If caution is taken in using dedicated head and neck pathologists for sentinel lymph node cases, as well as properly addressing multinodular malignancy, clinical decision making can be rendered more objective.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».