Diagnostic accuracy of the McGill thyroid nodule score in paediatric patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Thyroid cancer is the most common paediatric endocrine cancer; accurate diagnosis and prompt management of paediatric thyroid nodules is critical. The McGill Thyroid Nodule Score (MTNS), based upon clinical, ultrasound (US) and cytology criteria, has recently been modified and studied in a pilot paediatric group with good results. We aim to describe the diagnostic accuracy of the paediatric modified MTNS (PMTNS) in a large paediatric cohort. METHODS: We utilized an established retrospective cohort between 1996 and 2015 of 99 patients ≤21 years old with 131 thyroid nodules. Two experienced paediatric radiologists, blinded to pathology and radiology reports, reviewed US features. We abstracted cytology, histology and laboratory results, assigning each nodule a PMTNS. PMTNS performance was compared to FNA and histology. RESULTS: Approximately 33% of nodules were malignant. The cohort was predominantly adolescent (mean age 15.4 ± 3.8 years). The average PMTNS for malignant and benign nodules, based on final histology, was 12.7 ± 4.3 and 1.7 ± 2.9, respectively. A PMTNS ≥8 resulted in a 93.2% sensitivity and 93.1% specificity for detecting malignancy, while a PMTNS ≥9 resulted in a 90.9% sensitivity and 96.6% specificity. However, Bethesda cytology category ≥4 independently had a 97.7% sensitivity and 94.0% specificity for detecting malignancy. The PMTNS had diminishing diagnostic accuracy in younger children compared with older children. CONCLUSION: Paediatric modified McGill Thyroid Nodule Score predicts malignancy, perhaps due to the score's emphasis on cytology results; however, the score is less accurate in younger patients. While cytology results remain reliable, further work is needed to develop a non-invasive scoring system to predict malignancy in children.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».