Assessing diagnostic rate variance with funnel plots in 10,540 thyroid fine needle aspiration biopsies.
Background: Continuous quality improvement (CQI) using objective clinical data to provide ongoing feedback to healthcare providers has traditionally been a resourceintensive and time-consuming process. Automated data extraction and analysis may allow CQI to become less time consuming and thus easier...
| Published in: | Canadian Journal of Pathology Vol. 14; no. 4; pp. 18 - 27 |
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| Main Authors: | , , , , |
| Format: | research tables/charts Journal Article |
| Published: |
Canadian Association of Pathologists
Nov2022
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Automated data extraction and analysis may allow CQI to become less time consuming and thus easier to integrate into routine clinical practice. Objectives of this study include: 1) using automated data extraction and analysis to compare the thyroid fine needle aspiration (FNA) diagnostic rates of pathologists at a tertiary care centre, and 2) to correlate pathologic classification with radiologic classification where available. Methods: A custom computer program retrieved and categorized information from all thyroid FNA reports for cases reported between 2011 and 2019. Diagnostic rates for malignant, suspicious for malignancy, follicular neoplasm, follicular lesion/atypia of undetermined significance (FLUS/AUS), benign, and unsatisfactory diagnoses were calculated for all pathologists reporting more than 100 cases and graphed on funnel plots. As a secondary analysis, thyroid image reporting and data system (TI-RADS) score was extracted where this was provided and correlated with the cytologic diagnosis. Results: 10,540 thyroid FNAs were retrieved and more than 97% of cases could be coded by the program. The group median diagnostic rate (range) for the six diagnoses were: 5% (range, 1-13%) for malignant, 2% (0-5%) for suspicious, 7% (2-13%) for follicular neoplasm, 13% (1-19%) for FLUS/AUS, 40% (25-54%) for benign and 32% (18-40%) for unsatisfactory. Pathologists outside the 99.9% confidence interval (p<0.001) were: 4 for malignant, 2 for suspicious, 6 for follicular neoplasm, 6 for FLUS/AUS, 3 for benign and 2 for unsatisfactory diagnoses. TI-RADS score was available for 699 cases and the percentage reported malignant for TI-RADS 2, 3, 4A, 4B, 4C, and 5 were 0%, 0%, 6.5%, 4.4%, 16.2%, and 28.6% respectively. Conclusions: Automatic extraction and categorization of diagnostic information from free-text pathology reports efficiently yields aggregate data that can be used for CQI. Funnel plots allow the interpretation of large amounts of data, are suited to quality improvement, and are accessible to physicians and surgeons. Mise en contexte: L'amélioration continue de la qualité (ACQ) grâce à des données cliniques objectives afin de fournir une rétroaction continue aux prestataires de soins de santé a toujours été un processus exigeant en ressources et en temps. L'extraction et l'analyse automatisées des données peuvent rendre l'ACQ moins chronophage et donc plus facile à intégrer dans la pratique clinique quotidienne. Les objectifs de cette étude comprennent: 1) utiliser l'extraction et l'analyse automatisées des données pour comparer les taux de diagnostics par biopsie de la thyroïde par aspiration à l'aiguille fine posés par des pathologistes dans un centre de soins tertiaires, et 2) corréler la classification pathologique avec la classification radiologique lorsqu'on y a accès. Méthodologie: Un programme informatique adapté a récupéré et catégorisé les données tirées de tous les rapports de biopsie de la thyroïde par aspiration à l'aiguille fine pour les cas signalés entre 2011 et 2019. Les taux de diagnostics de malignité, de suspicion de malignité, de néoplasie folliculaire, de lésion folliculaire/atypie de signification indéterminée (FLUS/AUS), de tumeur bénigne et de diagnostics non satisfaisants ont été calculés pour tou·te·s les pathologistes ayant rapporté plus de 100 cas et représentés par des graphiques en entonnoir. Comme analyse secondaire, le score TI-RADS (thyroid image reporting and data system) a été extrait lorsqu'il était fourni et a été corrélé avec le diagnostic cytologique. Résultats: Au total, 10 540 biopsies de la thyroïde ont été effectuées et plus de 97 % des cas ont pu être classés par le programme. Les taux médians (valeurs minimales et maximales) des six diagnostics allaient comme suit: malignité: 5 % (min. et max.: 1 et 13 %), suspicion de malignité: 2 % (0 et 5 %), néoplasie folliculaire: 7 % (2 et 13 %), FLUS/AUS: 13 % (1 et 19 %), tumeurs bénignes: 40 % (25 et 54 %), et diagnostics non satisfaisants: 32 % (18 et 40 %). Les nombres de pathologistes dont les taux se situaient en dehors de l'intervalle de confiance de 99,9 % (p < 0,001) étaient comme suit: 4 dans le cas des tumeurs malignes, 2 dans les cas de suspicion de malignité, 6 dans les cas de néoplasie folliculaire, 6 dans les cas de FLUS/AUS, 3 dans les cas de tumeurs bénignes et 2 dans les cas de diagnostics non satisfaisants. On avait accès au score TI-RADS dans 699 cas et le pourcentage de tumeurs déclarées malignes en lien avec des scores TI-RADS de 2, 3, 4A, 4B, 4C et 5 était respectivement de 0%, 0%, 6,5%, 4,4%, 16,2% et 28,6%. Conclusions: L'extraction et la catégorisation automatiques de données diagnostiques tirées de rapports de pathologie en texte libre produisent efficacement des données agrégées qui peuvent être utilisées pour l'ACQ. Les graphiques en entonnoir permettent l'interprétation de grandes quantités de données, sont adaptés au processus d'amélioration de la qualité et sont accessibles aux médecins et aux chirurgien·ne·s. pubtype: Academic Journal doctype: research tables/charts Journal Article ougenre: Article language: English refInfo: holdings: @attributes: islocal: N |
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