Examination of Malignant Findings of Thyroid Nodules Using Thyroid Ultrasonography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is important to distinguish benign thyroid nodules from malignant thyroid nodules. Hence, this study aimed to determine the characteristics of patients with thyroid cancer using thyroid ultrasonography. METHODS: We retrospectively examined the ultrasonographic findings of 327 patients with 457 thyroid nodules (age: 59.9 ± 14.3 years; sex, n (%): female 242 (74.0%)) at a single center from 2014 to 2016. Ultrasonography was used to determine the nodule size, shape, border, internal echogenicity, presence of coarse calcifications and microcalcifications within the nodule, internal blood flow and whether the nodule was solid or contained cystic structures. Thyroid fine needle aspiration cytology (FNAC) was performed in all patients. The ultrasonographic findings were compared between patients with benign nodules and those with papillary thyroid carcinoma (PTC). Furthermore, in the analysis of anti-thyroglobulin (Tg) antibody-negative patients with single nodules, values of serum Tg/nodule volume were calculated and compared between patients with benign nodules and those with PTC. RESULTS: There were 298 (65.2%) benign nodules, 33 (7.2%) PTCs and 126 (27.6%) others (104 follicular neoplasms, 19 masses of undetermined significance and three other malignant tumors). The nodules diagnosed as PTC had significantly lower internal echogenicity (P < 0.01), more microcalcifications (P < 0.01) and comprised more nodules rich in blood flow (P < 0.05) than benign nodules. Solid nodules were found significantly more in the PTC group (P < 0.01). The serum Tg/nodule volume ratio was significantly higher in the PTC group (P < 0.05). CONCLUSIONS: Findings suggestive of PTC were found from images obtained using thyroid ultrasonography. In the diagnosis of PTC, the frequency of FNAC examinations should be reduced as this method is costly and invasive.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».