Diagnostic and prognostic markers for thyroid cancer
Notice bibliographique
Résumé
Statement of the problem: The objectives of our study were to evaluate the debatable diagnostic role of FDG-PET/CT in predicting the risk of malignancy in follicular neoplasm and to build prognostic models to predict the risks of relapse and death from thyroid cancer, as there is no universally acceptable model valid for different histological types of thyroid cancers. Methods: The efficacy of FDG-PET/CT scan for predicting the risk of malignancy was assessed in a prospective cohort of 50 follicular neoplasms. Disease specific and relapse free survivals of a 2306-patient Manitoba thyroid cancer cohort were estimated by the Kaplan-Meier method and the independent influence of various prognostic factors was assessed by Cox Proportional Hazard models. Cumulative incidence of deaths and relapses from thyroid cancer was calculated by competing risk analysis, and was used to develop and validate prognostic nomograms, using R version 2.13.2 (www.r-project.org). A web-based prognostic model was developed to predict the disease specific survival, and validated internally and externally on an independent patient cohort from London, Ontario. Results: FDG PET/CT had an overall accuracy of 81% in predicting risk of malignancy in non-Hürthle follicular cell neoplasms and 87% accuracy in distinguishing follicular and Hürthle cell adenomas. The age standardized incidence of thyroid cancer in Manitoba increased by 373% from 1970 to 2010, with the proportion of papillary cancers increasing from 58% to 85.9%, and that of anaplastic cancer falling from 5.7% to 2.1% (p<0.001). The disease specific survival was adversely influenced by anaplastic histology, male gender, stage IV disease, incomplete surgical resection and age at diagnosis, during a median follow-up of 11.5 years. Prognostic nomograms were designed to predict the individualized 10-year risks of death and relapse from thyroid cancer, with their respective concordance indices of 0.92 and 0.76. A web-based model was successfully developed and externally validated with excellent discrimination. It compared favorably with the existing staging/risk stratification systems. Conclusions: FDGPET/CT has a very good accuracy of predicting risk of malignancy in non-Hürthle follicular cell neoplasms. We have successfully developed and validated prognostic nomograms and a web model for predicting oncological outcome of thyroid cancer.
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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 | 0,000 | 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 ».