Ultrasound‐Guided Fine‐Needle Aspiration of Thyroid Nodules: Does Size Matter?
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Evaluate the accuracy and predictive values of ultrasound guided fine‐needle aspiration (USFNA) of nodules ≥4cm compared to smaller nodules. Authors have reported that fine‐needle aspiration (FNA) biopsies of thyroid nodules ≥4cm are unnecessary since they often yield inaccurate results compared to nodules <4cm. They therefore recommend diagnostic thyroid lobectomies for nodules ≥4cm and FNA for smaller nodules. Methods: A retrospective study at the McGill University Thyroid Cancer Center was performed on patients between 2006‐2012 comparing the USFNA and post‐operative pathology diagnoses of nodules ≥4cm versus those <4cm. Pre‐operative USFNA results were divided into benign, indeterminate and malignant/suspicious for malignancy subgroups. Postoperative results were separated into benign and malignant groups. SPSS was used for data analysis using the chi‐square method. Results: There were 225 patients with nodules ≥4cm and 773 patients with nodules <4cm. The sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value for USFNA of nodules ≥4cm were 84.62% (confidence interval [CI] 71.91‐93.10), 91.49% (CI 79.6‐97.58), 91.67% (CI 80.0‐97.63) and 84.31% (CI 71.4–92.95), respectively. The sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value for USFNA of nodules <4cm were 90.48% (CI 86.1‐93.8), 85.92% (CI 75.6‐93.02), 95.8% (CI 92.41‐97.96) and 71.76% (CI 60.95‐81.0), respectively. The difference in diagnostic accuracy of USFNA between both groups was not statistically significant (P > 0.05). Conclusions: This study shows that USFNA of nodules ≥4cm is as accurate as smaller nodules. It is therefore suggested that these nodules be managed similarly to their smaller counterparts.
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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 | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».