The Usefulness of the Thyroid Imaging Reporting and Data System in Determining Thyroid Malignancy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: To determine the effect of a modified Thyroid Imaging and Reporting Data System (TIRADS) in predicting malignancy in surgically treated nodules. STUDY DESIGN: Retrospective review. METHODS: This study was carried out at a tertiary care center from July 2016 to July 2017. Patients were included if they had a thyroid nodule that had an ultrasound assessment with subsequent fine-needle aspiration biopsy (FNAB) as well as surgical resection. Patients were excluded if they had previous head and neck surgery. Patients were stratified into those who had a formal modified TIRADS report by the radiologist versus those who had an ultrasound report without TIRADS reporting. FNAB results were reported as per Bethesda Thyroid Cytology Criteria, and the final pathology report was nominalized as malignant or benign. RESULTS: One hundred twenty-four consecutive patients who met the inclusion criteria listed above were included within the study. Thirty one patients (25%) had a modified TIRADS report from the radiologist, whereas 93 patients (75%) did not. There was no statistical significance between the two groups in terms of: gender (P = .24), age (P = .77), FNAB results (P = .95), final surgical pathology (P = .90), or incidental findings of malignancy (P = .09). Comparative analysis showed no statistically significant difference between the two groups in terms of the concordance of FNAB and a final pathological diagnosis of malignancy (P = .91). CONCLUSIONS: Despite the known diagnostic utility of the TIRADS in relation to FNAB results and its widespread use, this study shows that the overall detection of malignancy is not statistically different in those who received a modified TIRADS report. LEVEL OF EVIDENCE: 3 Laryngoscope, 130: 2087-2091, 2020.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».