Current usefulness of aspiration cytology (FNAC) in the head and neck diagnosis.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fine Needle Aspiration Cytology (FNAC) is a well established and widely used method for both a preliminary and sometime final non-invasive pathologic diagnosis. FNAC is a simple and inexpensive diagnostic tool and should represent the standard of care in developing and resource-poor countries while maintaining its diagnostic usefulness in developed and advanced ones. METHODS: The concordance between preoperative FNAC and final histology was evaluated in 168 patients operated on at the Otorhinolaryngology Unit, "A. Murri" Hospital, Fermo (Italy), from January 2012 to October 2016, including thyroid cases, salivary glands and cervical masses. RESULTS: The percentages of correct diagnosis provided by FNAC were good in all groups of pathologies and in accordance with the mean data of the literature. In particular the kappa statistic for the degree of agreement between FNAC and definitive histology (good > 0.6 and excellent > 0.8) was 0.74 for the thyroid, 0.83 for the parotid and 0.71 for both the submandibular and the cervical masses. DISCUSSION: Thy 3 group is still the most challenging for a successful FNAC diagnostic prediction. Especially in the developed and advanced countries, both the immediate review of the smear with its repetition, if needed, and the aspiration performed under CT/MRI guidance, when necessary, seem to further empower FNAC diagnostic resolution and should be pursued. Being routinely used for more than 40 years, FNAC is still a valuable and cost-effective tool to distinguish between cases that don't need any treatment, cases to be treated medically and those that require surgical excision. In the Authors' opinion every institution should periodically review its data in order to monitor and assess the accuracy of its diagnostic activity.
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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 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».