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Enregistrement W4308142451 · doi:10.1210/jendso/bvac150.1664

PSAT241 Variation in the Diagnosis of Noninvasive Follicular Thyroid Neoplasm With Papillary-Like Nuclear Features (NIFTP) in the United States

2022· article· en· W4308142451 sur OpenAlexaboutno aff
Debbie Chen, Farizah Rob, Rik Mukherjee, Thomas J. Giordano, Megan R. Haymart, Mousumi Banerjee

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThyroid cancerThyroid neoplasmPapillary thyroid cancerFollicular phaseThyroidInternal medicineOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The North American Association of Central Cancer Registries (NAACCR) develops and promotes uniform data standards for cancer registries, such as uniform cancer coding, and is used by all central cancer registries in the United States (US) and Canada, including Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER). Effective January 1, 2017, the NAACCR modified its coding scheme and noninvasive encapsulated follicular variant of papillary thyroid cancer (EFVPTC) was reclassified as non-invasive follicular thyroid neoplasm with papillary-like nuclear features (NIFTP) to reflect the indolent nature and very low risk of adverse outcomes of this thyroid tumor. The diagnostic use of NIFTP was anticipated to impact tens of thousands of patients in the US. Since NIFTP is no longer considered a cancer, as of January 1, 2021, it was no longer a reportable diagnosis in SEER. However, little is known about how the diagnosis of NIFTP was utilized across different regions and patient populations in the US when it was a reportable diagnosis. Methods Data was extracted from the US SEER-21 cancer registry (2000-2018). The study cohort comprised of individuals diagnosed with papillary or follicular thyroid cancer (2000-2018), or NIFTP (2017-2018). We examined the annual incidence of thyroid cancer by subtypes and NIFTP. Using data for 2018, we determined the rates of NIFTP for each of the 16 sites included in SEER-21. In addition, we compared the demographics of patients diagnosed with NIFTP to that of patients diagnosed with papillary and follicular thyroid cancer using Chi-square test. Results Between 2010 and 2018, we identified a total of 191,107 cases (182,893 PTC, 7,445 FTC, and 769 NIFTP). Incidence of FVPTC sharply declined from 2015 to 2018, with observed increases in NIFTP and encapsulated PTC/ invasive EFVPTC each accounting for 17% and 10% of the decline in FVPTC, respectively. High heterogeneity was observed in the regional incidence of NIFTP in 2018, with incidence rates ranging from 0.0% (Alaska) to 5.8% (Seattle-Puget Sound). Based on 2018 data, a diagnosis of NIFTP (2.2% of total thyroid cancer cases) was significantly associated with female sex (P=0.001), Black race (P<0.001), and non-Hispanic ethnicity (P<0.001) compared to diagnosis of papillary and follicular thyroid cancer. Conclusion There is marked variation in the use of the NIFTP diagnoses. The recent NAACCR coding change that resulted in NIFTP, a tumor with uncertain malignant potential and for which there is no long-term outcome data available, no longer being a reportable diagnosis will disproportionately affect women and Black patients, and patients who reside in regions with higher rates of NIFTP diagnoses. Presentation: Saturday, June 11, 2022 1:00 p.m. - 3:00 p.m.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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