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Enregistrement W28392701

Quantitative assessment of nuclear grooves in fine needle aspirates of the thyroid: a retrospective cytohistologic study of 94 cases.

2009· article· en· W28392701 sur OpenAlexaffabout
Einas Al‐Kuwari, Karim Khetani, Nandini Dendukuri, Liangliang Wang, Manon Auger

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredictive valueCytopathologyMedicineFine-needle aspirationThyroidNuclear medicineThyroid cancerThyroid carcinomaRetrospective cohort studyRadiologyPathologyInternal medicineBiopsyCytology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To quantify the association between the percentage of nuclear grooves and papillary thyroid carcinoma (PTC) in fine needle aspirates (FNAs) of the thyroid. STUDY DESIGN: All the thyroid FNA cases (n = 1,775) received at the McGill University Health Center Cytopathology Laboratory in 2003 and 2004 were retrieved. The 94 diagnostic FNAs with histologic followup were selected. The percentage of nuclear grooves was quantified manually by counting the number of grooves in 300 cells, at x400, in the areas where the nuclear grooves were most frequent. Using descriptive statistics and graphs, we evaluated the association between the percentage of nuclear grooving and 2 outcomes of surgical diagnosis. RESULTS: The mean percentage of nuclear grooves was 23.7% in PTC vs. 9.44% in non-PTC cases. We identified the cut-off of 20% nuclear grooving as having the optimal positive predictive value of 80% for presence of PTC and negative predictive value of 77% for absence of PTC. CONCLUSION: The presence of nuclear grooves in > or = 20% of cells, as counted in selective fields where grooves are the most frequent, is highly predictive of PTC.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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