在老年人群中对甲状腺结节的八种风险分层系统进行了全面的比较评估
Xiao Ma1, Jing Yu1, Yuanjing Huang1
1Department of Ultrasound, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University, Zhengzhou, China.
Frontiers in oncology
|November 30, 2023
概括
这项研究评估了八个风险分层系统 (RSS) 用于诊断老年患者甲状腺结节. 修改的人工智能 (AI) 系统显示,诊断准确度有所提高,减少了不必要的程序.
科学领域:
- 放射学 放射学是指放射学
- 在瘤学瘤学.
- 老年病的医生 老年病的医生
背景情况:
- 甲状腺结节很常见,风险分层系统 (RSS) 有助于诊断.
- 在老年人和年轻人之间,RSS的诊断性能可能会有所不同.
研究的目的:
- 评估八个RSS在老年人甲状腺结节的诊断价值.
- 为了比较老年人 (≥60岁) 和年轻人 (<60岁) 群体之间的诊断性能.
- 为老年人确定最佳的RSS和必要的修改.
主要方法:
- 通过超声波诊断的甲状腺结节的回顾性分析,随后进行甲状腺切除术或细针吸收 (FNA).
- 患者被分为老年人 (≥60) 和年轻人 (<60) 组.
- 应用了包括AI-TIRADS在内的8个RSS来评估结节.
主要成果:
- 老年人 (28.2%) 和年轻人 (49.6%) 的恶性发病率较低.
- 在年龄组之间观察到结节特征的显著差异.
- 修改后的AI-TIRADS在老年人中显示出最高的诊断效果,减少了不必要的FNA率 (UFR) 和错过的癌症率 (MCR).
结论:
- 基于AI的RSS显示了老年人甲状腺结节的高诊断效率.
- 在AI-TIRADS中调整FNA的大小值对于优化诊断性能和减少该人群中不必要的程序至关重要.
