Preoperative serum thyroglobulin as an adjunct to fine-needle aspiration in predicting well-differentiated thyroid cancer.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/PURPOSE: when fine-needle aspiration biopsy (FNAB) of a thyroid nodule yields indeterminate pathology, management decisions become complex, and other preoperative predictors of thyroid cancer must be employed to assess the risk of malignancy. Although thyroglobulin (Tg) is currently accepted as the serum marker of choice in the detection of well-differentiated thyroid cancer (WDTC) recurrence, its preoperative role in the workup of a thyroid nodule remains controversial. The purpose of this study was to evaluate the potential role for Tg as a preoperative indicator of primary WDTC, specifically in patients with indeterminate FNAB. METHODS: this was a retrospective review of 861 consecutive thyroidectomy patients; 297 patients had indeterminate FNAB, of which 68 had serum levels of Tg measured prior to surgery. The predictive value of various threshold levels of preoperative Tg for WDTC was evaluated. Patients with nonindeterminate FNAB or final pathology containing medullary carcinoma, anaplastic carcinoma, or lymphoma were excluded. RESULTS: eighty-one percent (25 of 31) of patients with both indeterminate FNAB and preoperative Tg ≥ 75 microg/L had well-differentiated cancer on final pathology compared to 58% (172 of 297) of patients with indeterminate cytology alone (p = .014, RR = 1.4). In addition, mean preoperative Tg levels were found to be significantly higher in patients with WDTC compared to those with benign pathology (223 vs 53 microg/L, p = .007). DISCUSSION/CONCLUSION: our results imply that elevated preoperative serum Tg levels may be predictive of WDTC. This marker may be useful as an aid when making management decisions in patients with indeterminate cytology.
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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 | 0,005 |
| 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 ».