Does Size Matter? Evaluation of malignancy rate differences between small and large thyroid follicular neoplasms.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if there is a significant difference in the malignancy rates of thyroid follicular neoplasms, based on lesion size. DESIGN: Retrospective study. SETTING: Tertiary care institution. MATERIALS AND METHODS: We retrospectively reviewed charts from patients with a thyroid fine-needle biopsy diagnosis of "follicular neoplasm," who subsequently had thyroidectomy, from 2000 to 2005 at our institution. The size of the lesion was determined from pathology reports or preoperative sonograms. We divided the patients into "large nodule" and "small nodule" groups, based on the median size. MAIN OUTCOME MEASURE: Malignancy rate difference between thyroid follicular neoplasms in large nodule and small nodule size groups. RESULTS: One hundred seventeen patients were included. The median size was 2.2 cm; thus, our small nodule group included lesions < or = 2.2 cm with a malignancy rate of 16.7%. The large nodule group included lesions > 2.2 cm with a malignancy rate of 26.3%. Chi-square analysis showed no statistically significant difference between the groups (p = .20). A receiver operating characteristic (ROC) curve was generated, and all cutoff values of tumour size did not lie far from the line of no discrimination. The area under the ROC curve was 0.52 (95% confidence interval = 0.38-0.66), indicating that the use of increasing tumour size as a diagnostic tool may be worse than chance. CONCLUSION: There was no statistical difference in the malignancy rates of follicular neoplasms observed in the small nodule and large nodule groups. Our ROC curve also indicated that tumour size cannot be used to predict malignancy.
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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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».