Investigating the Applicability of the McGill Thyroid Nodule Score (MTNS) in Patients Undergoing Surgery for Thyroid Nodules: A Comparison Between Patients with and Without Papillary Thyroid Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Various algorithms are currently used to evaluate patients with thyroid nodules. Thyroid fine needle aspiration biopsy (FNAB) is the most valuable method for assessment, but it yields 5-10% false negative results. Therefore, the McGill Thyroid Nodule Score (MTNS), which consists of 22 parameters, was developed for use in the preoperative period. In this study, we investigated the applicability of MTNS in patients with indeterminate FNAB results by comparing patients diagnosed with papillary thyroid cancer to those with benign outcomes according to the specimen result. Materials and Methods: Between January 2016 and August 2017, 382 patients who underwent thyroidectomy at our clinic were evaluated. A total of 140 patients categorized as Bethesda III- IV-V were included in the study. The MTNS was calculated and compared between the malignant and benign groups. Subsequently, patients were divided into four groups based on nodule diameter to evaluate their MTNS. Results: The median MTNS was 6 (range 1-16) in the benign group and 12 (range 3-23) in the malignant group. To determine the cut-off for MTNS, Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis was conducted using the pathology result as the primary endpoint. The cut-off value was determined to be 8.5. Statistical analysis revealed that the sensitivity and specificity of MTNS were 83.0% and 85.5%, respectively. Conclusion: Ultrasonography (USG) and FNAB are currently preferred methods for approaching patients with thyroid nodules. In cases where FNAB results are inconclusive, MTNS can be safely applied clinically to identify high-risk patients.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».