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Enregistrement W2564661123 · doi:10.3803/enm.2016.31.4.586

Molecular Diagnosis Using Residual Liquid-Based Cytology Materials for Patients with Nondiagnostic or Indeterminate Thyroid Nodules

2016· article· en· W2564661123 sur OpenAlexaff
Hyemi Kwon, Won Gu Kim, Markus Eszlinger, Ralf Paschke, Dong Eun Song, Mijin Kim, Suyeon Park, Min Ji Jeon, Tae Yong Kim, Young Kee Shong, Won Bae Kim

Notice bibliographique

RevueEndocrinology and Metabolism · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDeutsche KrebshilfeNational Cancer InstituteAsan Institute for Life Sciences, Asan Medical Center
Mots-clésIndeterminateThyroid nodulesMedicineCytologyResidualThyroidLiquid-based cytologyRadiologyPathologyInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Bethesda System for reporting thyroid fine-needle aspiration (FNA) specimens1 undoubtedly represents a major step toward standardization, reproducibility, and ultimately improved clinical significance, usefulness, and predictive value of thyroid FNA. During the past decade, several classification schemes for thyroid gland FNA have been proposed by various professional organizations.1–6 Most of these schemes consist of 4 to 6 diagnostic categories, which are not always comparable with each other. This variation has led to confusion and differences in perceptions of diagnostic terminology in cytopathology reporting of thyroid FNA between cytopathologists and clinicians.7,8 The main difficulty is represented by “borderline” lesions characterized by atypia of undetermined significance and/or a microfollicular pattern.9,10 In this context, it is interesting to compare the division in 6 classes proposed by the National Cancer Institute (NCI)1,2 with the division in 5 classes proposed by the British Association–Royal College of Physicians in 20024,5 and modified by the Italian Society of Pathology and Cytopathology–Italian Section of the International Academy of Pathology in 2007.6 All classification systems provide a category for nondiagnostic FNA samples, a category for benign lesions, and a category for malignant lesions. However, there are also notable differences. The NCI system, as illustrated in Table 1, introduces 2 categories for borderline lesions: “atypia/follicular lesion of undetermined significance” and “follicular neoplasm or suspicious for a follicular neoplasm.” Conversely, the British and the Italian reporting systems provide a single category for all borderline lesions, named follicular lesion and follicular proliferation, respectively. In addition, the British and the Italian systems provide numeric coding for each category.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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