MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2159343969 · doi:10.1186/1916-0216-42-61

Rates of thyroid malignancy by FNA diagnostic category

2013· article· en· W2159343969 sur OpenAlexaff
Blair Williams, Martin Bullock, Jonathan Trites, S. Mark Taylor, Robert D. Hart

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalignancyMedicineFine-needle aspirationThyroidThyroid nodulesThyroid cancerMedical diagnosisRadiologyBiopsyGeneral surgeryPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fine needle aspiration (FNA) of thyroid nodules is a cornerstone of surgical decision making in thyroid cancer. The most widely utilized system for reporting thyroid FNA results is the Bethesda System, which includes predicted malignancy rates for each FNA category. To date there have been few studies to determine whether these predictions are widely applicable. METHODS: All thyroid FNA results at the Queen Elizabeth II Health Science Centre from 2006-2010 were included in this study. The results were tabulated by FNA category and the health records were reviewed to determine whether the patient went on to have surgery and the result of surgical histopathology. Rates of malignancy were calculated and compared to published values. RESULTS: A total of 1491 thyroid FNAs were included in the study, representing 1117 individual patients with available health records. The majority of these FNAs were Benign, but the proportion of Unsatisfactory FNAs was higher than predicted while Malignant and Suspicious for Malignancy were lower than predicted. Surgery was performed on 388 patients and 110 were positive for malignancy (28%). The malignancy rate for each FNA category was higher than predicted based on literature values. CONCLUSIONS: The proportions of FNA diagnoses and the rates of malignancy for each FNA category at our institution were not consistent with predicted values. It is important for clinicians to base their surgical recommendations on institution specific malignancy rates, not solely on literature values.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,267
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations51
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Otolaryngology - Head and Neck SurgeryMême sujetThyroid Cancer Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207