Diagnostic role of Ki-67 expression in distinguishing thyroid follicular carcinoma from follicular adenoma: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Differentiating follicular thyroid carcinoma (FTC) from follicular adenoma (FA) is challenging due to their histological similarities. This systematic review and meta-analysis aimed to assess the difference in Ki-67 expression between FTC and FA to evaluate its diagnostic utility. Methods: We conducted a comprehensive search of PubMed, Embase, Scopus, and Web of Science databases for studies reporting Ki-67 expression in FTC and FA. The quality of the included studies was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. A random-effects model was applied to calculate the pooled mean difference of the Ki-67 index, with heterogeneity assessed by the Cochran Q and I -squared tests. Meta-regression was used to explore sources of heterogeneity, and publication bias was evaluated using Egger’s test, Begg’s test, and funnel plot. Results: The meta-analysis revealed a pooled mean difference in Ki-67 expression between FTC and FA of 1.13 (0.63–1.63), indicating a significant difference. In addition, the difference in the Ki-67 index between minimally invasive follicular carcinoma and FA was 0.56 (0.12–1.00), which was also statistically significant. The heterogeneity among included studies was due to variations in Ki-67 index calculation methods. The reviewed studies demonstrated low sensitivity but high specificity of Ki-67 for differentiating FTC vs. FA, although diagnostic cut-offs were inconsistent. Conclusions: This study demonstrates a significant difference in Ki-67 expression between FTC and FA, supporting its potential role as a diagnostic marker. Further research is required to establish standardized diagnostic cut-offs and evaluate Ki-67’s sensitivity and specificity in clinical practice.
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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 | 0,016 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».