The diagnostic performance of neck ultrasound in follow-up of advanced stage differentiated thyroid cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Differentiated thyroid cancer (DTC) requires long-term follow-up due to the risk of delayed recurrence. Follow-up surveillance involves serial neck ultrasound (US) and thyroglobulin (Tg); however, the optimal frequency and diagnostic performance of neck US outside of specialized thyroid cancer centres in higher risk patients is not well defined. We sought to evaluate the diagnostic performance of US and serial Tg in advanced stage DTC. METHODS: We retrospectively reviewed our thyroid cancer database for patients with stage III and IV DTC from 2006 to 2018, total thyroidectomy, and at least 2 years follow-up to assess recurrence rates. Those with hemi-thyroidectomy or anti-Tg antibodies were excluded. Diagnostic performance of US and Tg were assessed using a composite reference standard of follow-up imaging and pathology. All relevant US were reviewed by a blinded expert radiologist for uniformity. RESULTS: Of 136 included patients (91 females, mean age 58.9), 26 (19%) had recurrence of DTC over median follow-up of 6.6 years (IQR 5.3-9.3). The sensitivity and specificity of US in diagnosing cervical recurrence were 73.3% (95% CI 0.51-0.96) and 68.3% (95% CI 0.60-0.77) based on historical reports, respectively, and 80% (95% CI 0.60-1.00) and 87.8% (95% CI 0.82-0.93) based on blinded expert review, respectively. Tg had a sensitivity of 95.5% (95% CI 0.89-1.0) and specificity of 96.2% (95% CI 0.92-0.99) in detecting cervical recurrence or distant metastases. False positive US findings on historical US and subsequent review occurred in 38 (28%) and 15 (11%) patients, respectively, while 5 (3.6%) had false positive Tg results. CONCLUSION: Serial Tg has better sensitivity and specificity than US for detecting recurrence of advanced stage DTC. Furthermore, re-interpretation of abnormal findings using structured US reporting with a subspecialized reader may improve diagnostic performance of US and improve its utility in clinical care.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».