Preoperative TSH and thyroglobulin levels: would it predict thyroid cancer?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The goal of this study is to determine whether preoperative TSH and Tg levels can be used as predictors of thyroid cancer. STUDY DESIGN: Retrospective chart review. METHODS: Charts of patients who had undergone thyroid surgery between 2006 and 2012 were subjected to review. Demographic data, preoperative TSH and Tg levels, and final histopathological results were recorded. Patients were divided depending on preoperative TSH and Tg levels. Group 1 consisted of patients with elevated TSH and Tg, Group 2 had elevated TSH only, Group 3 - elevated Tg only, and in Group 4 neither TSH nor Tg were elevated. RESULTS: 653 patient charts were reviewed and 386 patients were excluded due to incomplete information. 212 patients were female. Mean age was 50 years. Group 1 included 52 patients, 25 of them (48%) had well-differentiated thyroid cancer (WDTC). Relative risk was 1.59 and the odds ratio amounted to 1.79. Group 2 included 80 patients, 36 (45%) of whom had WDTC. Group 3 consisted of 58 patients, 23 (39.6%) of them with WDTC. Group 4 comprised 77 patients, where WDTC was present in 16 (20.8%) cases. CONCLUSION: TSH and Tg levels can aid in preoperative assessment of a thyroid nodule.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».