Prospective Evaluation of the McGill Thyroid Nodule Score
Notice bibliographique
Résumé
Objective 1) Familiarize the audience with the new McGill Thyroid Nodule Score (MTNS) scoring system for thyroid nodules. 2) Present the statistics on the MTNS and why we feel this is a great adjunct in the management of thyroid nodules. 3) Describe a new tool at the clinician’s disposal that will help better manage patients with thyroid nodules. Method This is a prospective study. A total of 245 consecutive patients were enrolled between July 2009 and March 2011. McGill Thyroid Nodule Score (MTNS), age, gender, and extent of surgery were recorded preoperatively. Final pathology was recorded postthyroidectomy. The percentage of malignancy was calculated for each MTNS score. Using Fisher exact test, the risk of malignancy for each group was compared to that anticipated based on the MTNS. We then used linear regression to plot a best fit curve for both the retrospective and prospective data and compared the 2. Results We found no statistically significant difference when comparing the risk of malignancy between the retrospective group originally used to create the MTNS and the prospective group used to validate this tool with P >. 05 for all groups. Regression analysis revealed linear curves and also showed no significant difference between both groups (P =. 35). Conclusion The MTNS system has been validated prospectively and is a unified and individualized tool to help clinicians with multiple aspects in the management of patients with thyroid nodules. This includes discussion with patients regarding the risk of their nodules harbouring malignancy, decisions regarding extent of surgery, and discussion between physicians.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».