Accuracy of Fine Needle Aspiration (FNA) of the Thyroid in Identifying Papillary Carcinoma in Liquid-Based Cytology
Notice bibliographique
Résumé
Background:The accuracy of FNA of the thyroid in predicting papillary carcinoma in large studies ranges from 94 to 98%.The unsatisfactory / non-diagnostic rate is usually around 5% this is based on studies performed mostly on conventional smears.We compare these studies with FNA of the thyroid using liquid-based (ThinprepTM) cytology. Methods:We reviewed cases of papillary carcinoma of the thyroid diagnosed by histology in our institution between January 2010 and December 2011.We only included cases that had previous FNA.We have used exclusively liquid-based cytology (ThinprepTM) since 1996.Cases of micro-carcinoma (<1 cm) were excluded from the study.Cases diagnosed by FNA as benign or follicular lesion were considered negative and those given the diagnosis of follicular neoplasm, suspicious, or papillary carcinoma were considered positive.Results: There were 149 cases of papillary carcinoma of the thyroid diagnosed by surgical resection and that had a previous FNA.FNAs were positive in 132 of the cases (88%).Three cases were unsatisfactory (2%) and 15 cases were negative (10%).Of the 15 negative cases 9 (60%) were called follicular lesion.Review of the negative cases showed difficulty in identifying nuclear abnormalities and papillary architecture.Colloid and its patterns were difficult to identify. Conclusion:The use of liquid-based cytology shows a higher yield of diagnostic material for the identification of papillary carcinoma of the thyroid with a lower incidence of non-diagnostic material.The false negative rate is however higher than reported in the literature that may be related to difficulty identifying nuclear abnormalities, background colloid and papillary architecture.
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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 | 0,019 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».