Stratification of intermediate-risk fine-needle aspiration biopsies.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The goal of our study was to identify factors in intermediate-risk fine-needle aspiration (FNA) results that are predictive of malignancy. DESIGN: Retrospective chart review. SETTING: Head and neck oncology clinic at the London Health Sciences Centre. METHODS: A database of 665 patients who had received thyroid surgery between 2001 and 2007 was created. FNA biopsy data were collected for each patient, as well as pathologic, patient, and ultrasound data. Of the 665 patients, 302 FNA biopsies were considered intermediate risk, and these data were analyzed. MAIN OUTCOME MEASURE: Presence of malignancy. RESULTS: Intermediate-risk patients were significantly more likely to have a benign nodule if the width to length (W/L) ratio of their nodule was < 0.6. The relative risk was 5.64 (95% confidence interval [CI] 0.81-39.65) (p < .05). As well, patients who were in the intermediate-risk category were significantly more likely to have a malignancy if they were < 40 years old compared to those patients who were > or = 40 years old. CONCLUSIONS: Both age and W/L ratio of a nodule can be used to help predict whether a nodule in an intermediate-risk patient is malignant. An intermediate-risk patient who has a W/L ratio < 0.6 can be treated conservatively based on the extremely low risk of malignancy (2.86%).
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».