Retrospective Application of the 2015 American Thyroid Association Guidelines for Ultrasound Classification, Biopsy Indications, and Follow-up Imaging of Thyroid Nodules: Can Improved Reporting Decrease Testing?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Thyroid ultrasound has been widely used to determine which nodules need further investigation. The goal of this study is to determine if using an ultrasonographic features checklist based on 2015 American Thyroid Association (ATA) guidelines can improve reporting and decrease unnecessary further testing. METHODS: In this retrospective study, ultrasonographic images of all nodules biopsied at our institution in 2014 and 2015 were reviewed by radiologists blinded to fine needle aspiration (FNA) biopsy result using a checklist. The checklist was prepared based on 2015 ATA guidelines. The ultrasonographic characteristics of thyroid nodules were compared with the result of biopsy to determine positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), sensitivity, and specificity for predicting malignancy. Radiologists also made an overall recommendation on need for FNA. RESULTS: A total of 425 thyroid nodule ultrasound scans were reviewed by radiologists. Biopsy results of 31 nodules were malignant and 394 were non-malignant. Malignant nodules showed higher frequency of solid composition, hypoechoechogenicity, and cervical lymph node involvement compared to benign nodules. Solid nodule composition had the highest PPV (13%) and NPV (94.7%). Extra-thyroid extension had the highest specificity (90.1%). Lesion vascularity had the highest sensitivity (83.8%), followed by hypoechogenicity (65.6%). Overall, the checklist had a positive predictive value of 9%, negative predictive value of 97.5%, sensitivity of 96.8%, and specificity of 11.14%. Radiologists determined that 10% of the nodules were very low-risk and did not require FNA. CONCLUSION: Using a checklist based on 2015 ATA guideline thyroid nodule ultrasonographic features is a sensitive tool with high NPV to predict benign thyroid nodule, thereby preventing unnecessary FNAs.
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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 | 0,028 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».