Evaluation of Thyroid Ultrasound Report Quality and Assessing Effect of Adherence to Risk Stratification Criteria on Referral for Thyroid Nodule Biopsy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study aims to evaluate the quality of diagnostic thyroid ultrasound reports and determine the impact of consistent adherence to 2015 American Thyroid Association (ATA) and 2017 American College of Radiology (ACR) Thyroid Imaging Reporting and Data System (TI-RADS) on reducing unnecessary referrals for thyroid nodule biopsy. Materials and Methods: Reports from 291 referrals for thyroid nodule biopsy were included for retrospective report evaluation (males: 42; mean age: 56) according to 2015 ATA and ACR TI-RADS lexicon. Cytology results were collected for each patient. Two radiologists blinded to cytology results independently, retrospectively reviewed imaging of the referrals, and rescored them according to 2015 ATA and 2017 ACR TI-RADS risk stratification systems. Statistical analysis was completed using chi-square analysis and calculation of κ statistic for interobserver variability. Results: No report completely addressed all features associated with malignancy. Over half of the reports did not include descriptors on echogenicity, shape, margin, or echogenic foci. In all, 9.3% of biopsies showed malignant histology. Rescoring of referrals demonstrated decrease in biopsy referrals by 55% as per 2017 ACR TI-RADS and 14% as per 2015 ATA ( P < .0001). There was no impact on detection of malignancy with adherence to ATA or ACR criteria and less interobserver variability with application of 2017 ACR TI-RADS compared to 2015 ATA. Conclusion: Thyroid ultrasound report quality was found variable with respect to nodule description. Reports recommended biopsy based on nodule size with no detailed description of other imaging features. Adherence to risk stratification system would have resulted in significant reduction in the number of unnecessary biopsy referrals.
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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 | 0,042 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».