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Enregistrement W2923444320 · doi:10.1016/j.ejro.2019.03.002

Diagnostic performance of 2015 American Thyroid Association guidelines and inter-observer variability in assigning risk category

2019· article· en· W2923444320 sur OpenAlexaff
Zhiyu Pang, M Margolis, Ravi Menezes, Hassaan Maan, Sangeet Ghai

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Radiology Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalignancyThyroid cancerThyroidCohortRadiologyBiopsyThyroid nodulesRetrospective cohort studyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the interobserver variability of the 2015 American Thyroid Association (ATA) thyroid guidelines and to evaluate the diagnostic accuracy of the guidelines in detecting thyroid cancer. MATERIALS AND METHODS: Sonographic patterns of 189 thyroid lesions were retrospectively analyzed by two radiologists according to the 2015 guidelines. The risk of malignancy was calculated for each pattern and compared with the published expected risk of malignancy. RESULTS: The observed risk of malignancy for very low suspicion, low suspicion, intermediate suspicion and high suspicion patterns were 2%, 12.7%, 26.3% and 29.8% respectively. Interobserver agreement for final category assignment was moderate (κ 0.518). CONCLUSION: The estimated risk of malignancy in the high suspicion pattern of the 2015 ATA thyroid biopsy guidelines appears to be less than stated. However, this needs further validation in a larger cohort study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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