Evaluation of Risk Factors for Malignancy in Patients With Thyroid Nodules
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite thyroid nodules mostly have benign nature, there are always malignancy risks. Therefore, understanding the mechanisms influencing this potential malignant transformation is highly important in thyroid cancer prevention strategies. We aimed in this case-control study to investigate the relationship of anthropometric parameters, and insulin resistance with thyroid nodules and the malignancy risk in nodular thyroid patients. Methods: This single-center case-control study included 81 patients with thyroid nodules who were divided into two groups according to post-thyroidectomy pathology: the malignant group included 36 differentiated thyroid carcinoma patients and the benign group included 45 patients. We compared the anthropometric and radiological parameters, homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR), and insulin levels between both groups. Results: We observed significant differences as regard HOMA-IR, insulin levels and waist circumference between both groups. Benign thyroid nodules volume correlated with weight, waist, body mass index (BMI), fat percentage, age, HOMA-IR, and insulin levels. Malignant thyroid nodules volume did not correlate with any parameters apart from weight. We found that the final significant risk factor was HOMA-IR in stepwise logistic regression analysis. Conclusions: Malignant thyroid nodules are associated with higher insulin resistance, visceral obesity, and hyperinsulinemia. Furthermore, higher HOMA-IR is a significant risk factor for differentiated thyroid carcinoma. J Endocrinol Metab. 2022;12(2):66-72 doi: https://doi.org/10.14740/jem770
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».