Rate of malignancy for thyroid nodules with AUS/FLUS cytopathology in a tertiary care center – a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thyroid nodules are stratified through fine-needle aspiration (FNA) and are often categorized using The Bethesda System for Reporting Thyroid Cytopathology, which estimates the risk of malignancy for six cytopathological categories. The atypia of undetermined significance (AUS) and follicular lesion of undetermined significance (FLUS) categories have varying malignancy rates reported in the literature which can range from 6 to 72.9%. Due to this heterogeneity, we assessed the malignancy rate and effectiveness of repeat FNA (rFNA) for AUS/FLUS thyroid cytopathology at our institution. METHODS: Electronic health records of patients with AUS/FLUS thyroid cytopathology on FNA at our center since the implementation of the Bethesda System on May 1, 2014-December 31, 2019 were retrospectively reviewed. Patient demographics, treatment pathway, and pathology results were collected. The treatment pathway of the nodules, the rFNA results, and the malignant histopathology results were reported. Malignancy rates were calculated as an upper and lower limit estimate. RESULTS: This study described 182 AUS/FLUS thyroid nodules from 177 patients. In total, 24 thyroid nodules were deemed malignant upon histopathology, yielding a final malignancy rate of 13.2-25.3%. All of the malignancies were variants of papillary thyroid carcinoma. The malignancy rate of the nodules which underwent resection without rFNA (21.5%) was lower than the malignancy rate of the nodules which underwent resection after rFNA (43.8%). 45.5% of the rFNA results were re-classified into more definitive categories. CONCLUSION: The malignancy rate of AUS/FLUS thyroid cytopathology at our center is in line with the risk of malignancy stated by the 2017 Bethesda System. However, our malignancy rate is lower than some other Canadian centers and approximately half of our rFNAs were re-classified, highlighting the importance of establishing center-specific malignancy and rFNA re-classification rates to guide treatment decisions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».