Pattern of Thyroid Lesions in Western Region of Saudi Arabia: A Retrospective Analysis and Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ultrasonography (US) is being recognized as a traditional way of the diagnosis of various thyroid disorders, and this will help in detecting the thyroid tumors in early stage. Thyroid nodules are common and usually benign; steps to diagnose malignancy should include a careful clinical evaluation, laboratory tests, a thyroid US exam and a fine-needle aspiration (FNA) biopsy. METHODS: A total of 173 registered cases were used for analysis in this study. Diagnosis was made following US-guided FNA cytology (FNAC) and histopathological diagnosis; clinicopathological and demographic data of all such patients were obtained and analyzed for the present study. For statistical analysis, Statistical Package of Social Sciences v.22 (SPSS) was used. RESULTS: In the current study, 87.3% of patients were female, and 12.7% were male. The mean age of the patients was 43.35 years, 86.4% were Saudi nationals and there was no significant difference between age groups. Overall, the distribution of lesions in all age groups was 41.6% in the right lobe, 9.3% lesions were adenomatous, 71.1% were colloid, and 10.4% were lymphocytic. The final diagnosis of thyroid lesions was confirmed after histopathological examinations. Out of 173 cases, 12.6% (20 cases) of male patients and 87.4% (139 cases) of female patients had benign lesions, respectively. Only one male case was malignant, and seven cases were malignant in female group. Eighty percent of males and 77.7% females have colloid nodules, and 15% of males and 9.3% of females have adenomatous nodules. Four cases were non-diagnostic, one case was atypia in females, and one case was suspicious of malignancy in a male. CONCLUSIONS: Most thyroid lesions in this study population were benign, while papillary carcinoma was the most common malignancy encountered. There was a marked female predominance in all types of thyroid diseases. The most common age group affected is 30 - 39 years. In Saudi Arabia, growing prevalence of thyroid cancer may be due to the increased screening using sensitive imaging in clinical practice, and ultrasonography is the most accurate and cost-effective method for detecting thyroid lesions.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».