Rates of thyroid malignancy by FNA diagnostic category
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».