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Enregistrement W4285334817 · doi:10.2174/187153032111211230225617

American Association of Clinical Endocrinology And Associazione Medici Endocrinologi Thyroid Nodule Algorithmic Tool

2021· article· en· W4285334817 sur OpenAlexaff
Jeffrey R. Garber, Enrico Papini, Andrea Frasoldati, Mark A. Lupo, R. Mack Harrell, Sareh Parangi, Vivek Patkar, Zubair Baloch, Rachel Pessah‐Pollack, László Hegedüs, Anna Crescenzi, Carrie C. Lubitz, Ralf Paschke, Gregory W. Randolph, Rinaldo Guglielmi, Celestino Pio Lombardi, Hossein Gharib

Notice bibliographique

RevueEndocrine Metabolic & Immune Disorders - Drug Targets · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNodule (geology)ThyroidInternal medicineAssociation (psychology)EndocrinologyThyroid nodulesBiologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The first edition of the American Association of Clinical Endocrinology/American College of Endocrinology/Associazione Medici Endocrinologi Guidelines for the Diagnosis and Management of Thyroid Nodules was published in 2006 and updated in 2010 and 2016. The American Association of Clinical Endocrinology/American College of Endocrinology/Associazione Medici Endocrinologi multidisciplinary thyroid nodules task force was charged with developing a novel interactive electronic algorithmic tool to evaluate thyroid nodules. METHODS: The Thyroid Nodule App (termed TNAPP) was based on the updated 2016 clinical practice guideline recommendations while incorporating recent scientific evidence and avoiding unnecessary diagnostic procedures and surgical overtreatment. This manuscript describes the algorithmic tool development, its data requirements, and its basis for decision making. It provides links to the web-based algorithmic tool and a tutorial. RESULTS: TNAPP and TI-RADS were cross-checked on 95 thyroid nodules with histology-proven diagnoses. CONCLUSION: TNAPP is a novel interactive web-based tool that uses clinical, imaging, cytologic, and molecular marker data to guide clinical decision making to evaluate and manage thyroid nodules. It may be used as a heuristic tool for evaluating and managing patients with thyroid nodules. It can be adapted to create registries for solo practices, large multispecialty delivery systems, regional and national databases, and research consortiums. Prospective studies are underway to validate TNAPP to determine how it compares with other ultrasound-based classification systems and whether it can improve the care of patients with clinically significant thyroid nodules while reducing the substantial burden incurred by those who do not benefit from further evaluation and treatment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,024

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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