Practice patterns among thyroid cancer surgeons: Implications of performing a prophylactic central neck dissection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Indications for performing a prophylactic central neck dissection (pCND) in papillary thyroid cancer (PTC) remain controversial. It is unclear how identification of lymph node (LN) metastases should impact the decision to treat with radioactive iodine (RAI). The goals of this study were to identify indications for performing pCND and identify factors that predict the use of adjuvant RAI. METHODS: This was a population based cross-sectional analysis. A prospectively collected database identified 594 patients who underwent total thyroidectomy +/- CND. A multivariate model was constructed to identify indications for pCND and predictors of the use of RAI. RESULTS: 425 CNDs were performed of which 224 were prophylactic. Conventional risk factors (age, tumor size, extra-thyroidal extension) were not associated with performing a pCND. The presence of clinically suspicious lymphadenopathy was the only factor associated with performing CND, thus rendering the CND therapeutic. Positive LNs were retrieved in 39 % of pCND's, upstaging 87 patients. Among all peri-operative predictors of receiving RAI, presence of LN metastases was the strongest predictor [OR = 5.9 (3.7-9.5)], while tumor size was a modest predictor [OR = 1.8 (1.5-2.1)]. Other conventional risk factors did not predict use of adjuvant RAI. CONCLUSIONS: Conventional risk factors were not indications for performing a pCND, implying that the decision was based on individual surgeon preference. Performing pCND upstaged 39 % of patients from cN0 to pN1a, increasing the likelihood of receiving RAI 6-fold. Conventional risk factors were not predictors of receiving adjuvant RAI. This highlights the need for a unified approach to performing a pCND and administering RAI.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».