The utility of thyroid ultrasonography in the management of thyroid nodules
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ultrasonography for thyroid nodules is one of the most common imaging tests performed in the general population. Details from ultrasound reports guide biopsies and surgery. This study quantifies the completeness of these reports based on Thyroid Imaging and Reporting System (TI-RADS) criteria and considers their utility in predicting malignant disease. METHODS: We retrospectively reviewed ultrasound reports for 329 thyroidectomy patients and extracted data elements using the TI-RADS criteria: nodule size, echogenicity, margins, vascularity, solid/cystic composition and the presence or absence of microcalcifications and the halo sign. We assessed the reports to determine whether individual or multiple criteria were associated with malignancy. RESULTS: More than 97% of reports document nodule size; however, more than 90% of the reports noted only 3 or fewer of the 6 remaining TI-RADS criteria. The presence of microcalcifications was the most sensitive marker of malignancy (> 90%), whereas the documentation of irregular margins was the most specific indicator of malignancy (88%). Overall it was clear that microcalcifications, hypoechogenicity, irregular margins and solid nodules were significantly more likely to be found in malignant neoplasms; their absence predicted benign disease. Because so few reports consistently documented all criteria, the overall ability of thyroid ultrasonography to discriminate between lowerand higher-risk nodules is limited. CONCLUSION: Although the accuracy of thyroid ultrasonography is good, few ultrasound reports contain the necessary information, as defined by TI-RADS, to predict malignancy and guide management. When reported, microcalcifications and/or irregular margins are the best predictors of malignancy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».