Comparison of diagnostic yield of core-needle and fine-needle aspiration biopsies of thyroid lesions: Systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Thyroid nodular disease is one of the most commonly observed medical conditions. Cytological evaluation of the specimens obtained with fine-needle aspiration biopsy (FNAB) is the most accurate tool for selecting nodules which should be further surgically removed. A major limitation of this method is the high occurrence of non-diagnostic results. This indicates the need for improvement of the thyroid biopsy technique. The aim of this meta-analysis was to compare the diagnostic value of thyroid core-needle biopsies (CNBs) and FNABs. MATERIALS AND METHODS: PubMed/MEDLINE, Cochrane Library, Scopus, Cinahl, Academic Search Complete, Web of Knowledge, PubMed Central, PubMed Central Canada and Clinical Key databases were searched. Risk ratios (RRs) of non-diagnostic results were meta-analysed using the random-effects model. RESULTS: Eleven studies were included in the quantitative analysis. CNB yielded significantly more diagnostic results - the pooled risk ratio (RR) of gaining a non-diagnostic result was 0.27 (p<0.0001). For lesions with one previous non-diagnostic FNAB, RR was 0.22 (p<0.0001). CONCLUSIONS: CNB seems to be a valuable diagnostic technique yielding a higher proportion of diagnostic results than conventional FNAB. It is also significantly more effective in case of nodules with a prior non-diagnostic result of FNAB results than repeated FNABs. KEY POINTS: • Core-needle biopsy yields a higher proportion of diagnostic results than fine-needle biopsy. • Core-needle biopsies may decrease the amount of unnecessary thyroidectomies. • Probability of gaining non-diagnostic result using core-needle biopsy is almost four times lower.
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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 | 0,017 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».