Clinical value of molecular markers as diagnostic and prognostic tools to guide treatment of thyroid cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Advances in our understanding of the molecular biology of thyroid tumours is being rapidly translated into their clinical management. This review summarizes the current use of molecular testing in thyroid tumours, focusing on their usefulness as diagnostic and prognostic tools to guide treatment with consideration of present limitations. DESIGN: Considerations about molecular testing applications for the diagnosis and treatment of thyroid tumours are divided into four sections/roles: (1) evaluating cytologically indeterminate thyroid nodules; (2) guiding extent of surgery in indeterminate thyroid nodules; (3) completing histological characterization of thyroid tumours and (4) identifying actionable mutations in advanced progressive thyroid cancers. RESULTS: Genomic testing can improve the presurgical malignancy risk assessment in indeterminate thyroid nodules. However, a prior in-depth analysis of institutional quality and outcomes of sonographical, cytological and histological characterization of thyroid tumours is necessary. Presently, it remains uncertain whether knowing the molecular profile of a cytologically indeterminate thyroid nodule might be advantageous to modify the extent of initial surgery. Molecular characterization of thyroid tumours can be a valuable adjunct to morphological diagnosis in some challenging cases, such as in low-risk follicular cell-derived neoplasms, or rare tumours. Finally, as selective kinase inhibitors are available, molecular testing in locally advanced/metastatic progressive thyroid cancers should also be integrated into the institutional clinical management pathway to improve outcomes and limit toxicity. CONCLUSIONS: Molecular testing needs to be implemented into the local evidence-based clinical management thyroid nodule/cancer pathways to improve its diagnostic and prognostic value and to optimize cost-effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».