Can Thyroid Ultrasonography Predict Substernal Extension or Tracheal Compression in Goiters?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To determine whether an ultrasonography (US)-defined thyroid volume can accurately predict substernal extension or tracheal narrowing. Methods After research ethics approval, we identified patients with thyroid nodules investigated with both US and computed tomography (CT). Reviewers assigned scores for both substernal extension and tracheal compression on CT using pre-established classification systems. Statistical analysis with receiver operating characteristic curve analysis was performed to find the US-determined thyroid volume thresholds that correlated with each substernal extension and tracheal compression. Results This study included 120 patients (mean age 63.4 years; SD ± 15.9; 67% female). Thirty-five patients (29%) had substernal extension. The mean US total thyroid gland volume in patients with and without substernal extension were 92.4 and 37.6 cm 3 , respectively ( P < .001). 86% of patients with substernal extension had tracheal narrowing vs. 27% of patients without substernal extension ( P < .0001). A cutoff dominant gland volume of ≥37.5 cm 3 showed 83% sensitivity and 79% specificity for substernal extension (area under the curve [AUC] = 0.84). A total thyroid gland volume threshold of ≥37.8 cm 3 showed 89% sensitivity and 87% specificity for any degree of tracheal narrowing (AUC = 0.90). Conclusions This study suggests that US volumes may be used as a predictor to identify those patients with thyroid enlargement who are most at risk of substernal extension and tracheal compression and who may benefit from preoperative CT imaging for optimal surgical and anesthetic planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».