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Enregistrement W1921068618 · doi:10.14694/edbook_am.2015.35.e634

Adjuvant Radiation for Soft Tissue Sarcomas

2015· review· en· W1921068618 sur OpenAlexaff
Colleen Dickie, Rick L. Haas, Brian O’Sullivan

Notice bibliographique

RevueAmerican Society of Clinical Oncology Educational Book · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdjuvant radiotherapySarcomaSoft tissue sarcomaMedicineRadiation therapySoft tissueContext (archaeology)AdjuvantRadiologyAdjuvant therapySurgeryOncologyPathologyChemotherapyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over recent decades, limb-preservation surgery in combination with radiotherapy achieves local control rates exceeding 90% for extremity soft tissue sarcoma (STS). Local control is not as successful for retroperitoneal sarcoma (approximately 60%) despite aggressive surgical approaches including en bloc resection of uninvolved adjacent organs combined with intensity modulated radiotherapy (IMRT). This review will discuss the indications for adjuvant radiation therapy (RT) for primary presentation of soft tissue sarcoma: "What," referring to the type and manner of planning and delivery of RT; "When," referring to the timing and scheduling of RT; and "Why," referring to the rationale for the use of RT will be addressed. From a practical stand point, this Educational Chapter on "adjuvant RT" will focus on pre- and postoperative RT in the context of gross total resection for extremity and retroperitoneal soft tissue sarcoma, the two most frequent paradigms for the use of adjuvant RT.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,213
Tête enseignante GPT0,558
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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