Accuracy of Thyroid Fine-Needle Aspiration Cytology: A Cyto-Histologic Correlation Study in an Integrated Canadian Health Care Region with Centralized Pathology Service
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The reported ROM within TBSRTC categories varies widely and depends on several factors in the clinical care pathway for thyroid nodules, including sonographic risk stratification, cytology expertise, selection criteria for surgical resection, and definitions of malignancy used. METHODS: We present 5,867 consecutive thyroid FNAC and corresponding surgical pathology in the context of a comprehensive, single-payer health care system with centralized cytology and surgical pathology services for over 1.5 million inhabitants. RESULTS: We report higher usage of ND and AUS/FLUS categories than the literature (19% vs. <10% and 15% vs. <10%, respectively). Our surgical resection rate for malignant cytology is substantially higher than the literature (94% vs. 50%, respectively). The ROM by the TBSRTC category in our cohort was similar to the literature. The overall diagnostic accuracy of thyroid FNAC was 92%, which is similar to other studies. Inclusion of incidental PMC as histologically malignant raised the ROM in the ND, benign, and AUS/FLUS categories. DISCUSSION: The diagnostic performance of thyroid FNAC in our study is similar to the reported literature. Differences in TBSRTC category usage likely arise from cytologist variability and expertise. Our higher surgical resection rate in the malignant cytology category reflects the greater capture of surgical follow-up within our healthcare region with centralized pathology and a single EMR system. Keeping in mind the method of calculation of ROM, the malignancy rate by TBSRTC is similar to previous reports.
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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».