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Enregistrement W2157633395 · doi:10.1177/0194599814530861

The Proportion of Malignancy in Incidental Thyroid Lesions on 18‐FDG PET Study: A Systematic Review and Meta‐analysis

2014· review· en· W2157633395 sur OpenAlexaff
Smriti Nayan, Jayant Ramakrishna, Michael K. Gupta

Notice bibliographique

RevueOtolaryngology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidentalomaMalignancyThyroid cancerMeta-analysisCochrane LibraryPositron emission tomographyRadiologyThyroidHistopathologyConfidence intervalNuclear medicinePathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate through a systematic review and meta-analysis the malignancy rates of thyroid incidentalomas identified in adults by 18-fluorodeoxyglucose positron emission tomography, computed tomography (18-FDG PET-CT) imaging studies. DATA SOURCES: The literature search was conducted using OVID Medline, EMBASE, the Cochrane Library, Google Scholar, Pubmed, and reference list review (inception to April 2013) by 2 independent review authors. REVIEW METHODS: Studies with adults undergoing 18-FDG PET scan identifying a thyroid incidentaloma with definitive histological or cytological results reported were included. RESULTS: Thirty-one studies with a total of 197,296 PET studies and 3659 focal thyroid incidentalomas were identified with 1341 having definitive cytopathology or histopathology. The pooled proportion of malignancy was calculated as 19.8% (95% confidence interval [CI], 15.3%-24.7%) with 15.4% (95% CI, 11.4%-20.0%) of the total cases being papillary thyroid cancer. Distant metastases represented 1.1% (95% CI, 0.6%-1.8%) of the total cases. CONCLUSIONS: Our systematic review and meta-analysis suggests that the incidence of malignancy is high in thyroid incidentalomas identified through 18-FDG PET imaging studies. Thyroid incidentalomas identified through 18-FDG PET require thorough investigation.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,033
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations63
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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