Improvement in thyroid ultrasound report quality with radiologists’ adherence to 2015 ATA or 2017 TIRADS: a population study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: There has been slow adoption of thyroid ultrasound guidelines with adherence rates as low as 30% and no population-based studies investigating adherence to guideline-based malignancy risk assessment. We therefore evaluated the impact of adherence to the 2015 ATA guidelines or 2017 ACR-TIRADS guidelines on the quality of thyroid ultrasound reports in our healthcare region. Methods: We reviewed 899 thyroid ultrasound reports of patients who received fine-needle aspiration biopsy and were diagnosed with Bethesda III or IV nodules or thyroid cancer. Ultrasounds were reported by radiology group 1, group 2, or other groups, and were divided into pre-2018 (before guideline adherence) or 2018 onwards. Reports were given a utility score (0-6) based on how many relevant nodule characteristics were included. Results: Group 1 had a pre-2018 utility score of 3.62 and 39.4% classification reporting rate, improving to 5.77 and 97.0% among 2018-onwards reports. Group 2 had a pre-2018 score of 2.8 and reporting rate of 11.5%, improving to 5.58 and 93.3%. Other radiology groups had a pre-2018 score of 2.49 and reporting rate of 32.2%, improving to 3.28 and 61.8%. Groups 1 and 2 had significantly higher utility scores and reporting rates in their 2018-onward reports when compared to other groups' 2018-onward reports, pre-2018 group 1 reports, and pre-2018 group 2 reports. Conclusions: Dedicated adherence to published thyroid ultrasound reporting guidelines can lead to improvements in report quality. This will reduce diagnostic ambiguity and improve clinician's decision-making, leading to overall reductions in unnecessary FNA biopsy and diagnostic surgery.
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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 | 0,009 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».