Determination of lymph node metastasis using quantitative ultrasound elastography of papillary thyroid carcinoma nodule: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and purpose papillary thyroid carcinoma (PTC) as the most common thyroid tumor, tends to invade adjacent organs, especially lymphatic system. This study aimed to evaluate the discrimination performance of ultrasound elastography (USE) in assessing PTC nodule for determination of cervical lymph node metastasis (CLNM). Methods The protocol was pre-registered at ( https://osf.io/r5tc8 ). Using PubMed, Web of Science, Embase, and Cochrane Library, studies published up to March 10, 2025, were identified. Data extraction was conducted independently, and a random-effects bivariate model was applied to estimate pooled differentiation accuracy estimates. Results Twenty-one studies were included involving 7559 patients; 2790 (36%) were positive for CLNM, while 4769 (63%) were negative. The pooled Emean values for positive and negative CLNM were 51.2k Pa (95% CI: 42.6 to 59.7) and 44.8 kPa (95% CI: 35.2 to 54.4), respectively. It represents an absolute increase of 6.14 kPa (95% CI: 2.70 to 9.59) in the metastatic group compared to the benign group. Additionally, the pooled Emax value for positive and negative CLNM were 87.9 kPa (95% CI: 49.5 to 126.4) and 68.7 kPa (95% CI: 44.2 to 93.1), respectively. This corresponds to an absolute increase of + 19.57 kPa (95% CI: 2.96 to 36.18) in the metastatic group, representing a more dramatic elevation compared to Emean values. The thyroid nodule Emax and Emean were significantly higher for positive CLNM of + 27.5% (95% CI: 10.5–44.5%) and + 12.9% (95% CI: 5.1–20.7%) respectively. Combining USE with conventional ultrasound improved differentiation accuracy, achieving a sensitivity of 80% (95% CI: 62–90%), specificity of 79% (95% CI: 70–85%), and an AUC of 0.85 (95% CI: 0.81 to 0.88). Conclusion USE parameters demonstrated potential as a discrimination tool for the preoperative assessment of CLNM, particularly when combined with conventional ultrasound, which enhances its performance. Clinical trial number N/A.
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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 | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».