Electronic Synoptic Reporting of Thyroid Nodules: Potential for Reduction in Number of Patients Undergoing Thyroid Nodule Biopsies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The objective of the study was to design and implement an electronic synoptic report for thyroid sonography that incorporates the thyroid imaging reporting and data system (TIRADS) and assess potential for reducing unnecessary fine needle aspiration biopsies (FNAB) of thyroid nodules. Methods: The electronic synoptic report was developed using a relational database based on elements from TIRADS and a multidisciplinary consensus statement for thyroid reporting. A retrospective analysis of 138 patients with previously reported thyroid sonographic exams was evaluated for the presence of these elements. The electronic synoptic report calculates the TIRADS score and generates a formal report. Using the TIRADS score the potential decrease in unnecessary FNAB was estimated. Results: Key TIRADS elements were variously reported ranging from 43% for the thyroid nodule’s architecture as solid or cystic. Thyroid nodule echogenicity and calcification was commented in 27% and 23%, respectively. Other features of the TIRADS score were commented in 0% to 8% of the official reports. Estimated reduction for potentially reduced need for FNAB was 34.5%. Conclusions: This study is the first implementation of synoptic reporting using a relational database for sonography of thyroid nodules. Implementation of an electronic standardized synoptic reporting system may facilitate more accurate, and more comprehensive reporting for thyroid ultrasound scanning of thyroid nodules. The use of TIRADS was estimated to be able to potentially reduce the need for FNAB which was significant.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».