58 High Unsatisfactory Rates of Thyroid Fine Needle Aspirations—Are Pathologists Part of the Problem?
Notice bibliographique
Résumé
It has been identified that the nondiagnostic/unsatisfactory rate (ND/UNS) of thyroid fine needle aspirations (FNAs) is dependent on the operators who provide the samples; however, little is published on whether the diagnostic interpretation of the pathologists contributes to the problem of suboptimal thyroid samples. A total of 679 thyroid FNAs sent to St. Boniface Hospital in Winnipeg, Canada, were randomly selected and reviewed retrospectively. Cases read by pathologists who had interpreted <20 cases were excluded, resulting in 628 cases randomly assigned to 12 pathologists. The final cytologic diagnoses were recorded, and the overall ND/UNS was determined for the group as well as for each individual pathologist. Of the 628 cases, 145 were signed out by the pathologist as ND/UNS (23%). The average number of FNAs per pathologist was 52, with the individual numbers ranging from 22 to 103 FNAs per pathologist. The individual ND/UNS for each pathologist ranged from 14% to 34%, the deviation from the group average of 23% ranged from –9% to +11%. Six pathologist ND/UNS rates were higher than the group average, five were lower, and one pathologist’s ND/UNS rate corresponded to the group average. The ND/UNS rates demonstrated individual differences by each pathologist; however, the distribution of the individual rates was relatively symmetric about the group average. Even the lowest ND/UNS rate was higher than what most studies have published by different groups. We conclude that pathologists may yield individual differences in applying criteria for nondiagnostic/unsatisfactory FNAs. Low cellularity of the incoming samples, however, is an area needing to be addressed (perhaps best by rapid on-site assessment) to decrease overall ND/UNS rates and improve patient care.
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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 | 0,016 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».