Ultrasound feature-based nomogram model for predicting extrathyroidal extension in papillary thyroid carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The ultrasound diagnostic system for extrathyroidal extension (ETE) of papillary thyroid carcinoma (PTC) has not been thoroughly explored. To develop and validate a nomogram model based on ultrasound features to predict ETE of papillary thyroid carcinoma for preoperative assessment. METHODS: The training set retrospectively included 560 patients from two hospitals with preoperative ultrasound images showing capsule contact and confirmed as unifocal PTC by surgical pathology. The external validation set prospectively included 150 PTC patients with similar features and dynamic ultrasound videos. Univariate and multivariate logistic regression analyses were used to identify independent predictors of ETE in PTC, and an ETE nomogram prediction model was constructed to predict the risk of ETE in capsule-contacting PTC. The predictive efficiency of the model was evaluated using receiver operating characteristic (ROC) curve and calibration curves, and the clinical value of the model was determined through decision curve analysis (DCA). RESULTS: Among 710 capsule-contacting unifocal PTC patients, the incidence of ETE was 66.62% (473/710). Independent predictors of ETE were: Capsule bulging (OR = 8.951, 95%CI: 5.192–15.134), capsule contact angle ≥ 90° (OR = 2.331, 95%CI: 1.405–3.868), capsule contact extent ≥ 25% (OR = 5.708, 95%CI: 3.429–9.503), irregular morphology (OR = 1.856, 95%CI: 1.114–3.094), and coarse margins (OR = 4.198, 95%CI: 2.396–7.352). Based on these factors, an ETE nomogram diagnostic prediction model for PTC was established. The model’s ROC curve demonstrated an area under the curve (AUC) of 0.887 (95% CI: 0.857–0.917), with diagnostic sensitivity, specificity, and accuracy of 0.811, 0.799 and 0.807, respectively. The AUC of the external validation set was 0.896 (95% CI: 0.847–0.945), with diagnostic sensitivity, specificity, and accuracy of 0.862, 0.762, and 0.820, respectively. The calibration curve showed good consistency between the predicted and actual probabilities of ETE. DCA showed that the model had good clinical application value. CONCLUSION: The ETE nomogram scoring prediction model based on conventional ultrasound features can provide a relatively convenient and intuitive preoperative quantitative assessment of ETE in PTC, serving as a reference for clinical decision-making.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».