The first Canadian experience with the Afirma® gene expression classifier test
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thyroid nodules are common and often benign, although prove to be malignant upon surgical pathology in 5-15% of cases. When assessed with ultrasound-guided fine-needle aspiration (USFNA), 15-30% of the nodules yield an indeterminate result. The Afirma® gene expression classifier (AGEC) was developed to improve management of indeterminate thyroid nodules (ITNs) by classifying them as "benign" or "suspicious." Objectives were (1) to assess the performance of the AGEC in two Canadian academic medical centres (2), to search for inter-institutional variation and (3) to compare AGEC performance in Canadian versus American institutions. METHODS: We undertook a retrospective cohort study of patients with indeterminate cytopathology (Bethesda Class III or IV) as per USFNA who underwent AGEC testing. We reviewed patient demographics, cytopathological results, AGEC data and, if the patient underwent surgery, results from their final pathology. RESULTS: In total, we included 172 patients with Bethesda Class III or IV thyroid nodules underwent AGEC testing, 109 in Montreal, Quebec and 63 in St. John's, Newfoundland, in this study. Among the nodules sent for testing, 55% (60/109) in Montreal and 46% (29/63) in St. John's returned as "benign." None of these patients underwent surgery. On the other hand, 45% (49/109) nodules in Montreal and 54% (34/63) in St. John's were found to be "suspicious," for a total of 83 specimens. Seventy seven of these patients underwent surgery. Both in Montreal and St. John's, the final pathology yielded malignant thyroid disease in approximately 50% of the specimens categorized as "suspicious." Since 2013, no patient diagnosed with a benign nodule as per AGEC testing was found to harbor a malignant thyroid nodule on follow-up. CONCLUSIONS: Molecular analysis is increasingly used in the management of indeterminate thyroid nodules. This study highlights the experience of two Canadian centres with AGEC testing. We found inter-institutional variability in the rate of nodules returning as "benign," however we found similar rates of confirmed malignancy in nodules returning as "suspicious." According the literature, results for AGEC testing in two Canadian institutions align with results reported in American centres.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».