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Enregistrement W1970931448 · doi:10.1089/089277903322518626

Interstitial Microwave Thermal Therapy for Prostate Cancer

2003· review· en· W1970931448 sur OpenAlexaff
Michael D. Sherar, John Trachtenberg, Sean M. Davidson, Claire McCann, Clarence K. K. Yue, Masoom A. Haider, Mark R. Gertner

Notice bibliographique

RevueJournal of Endourology · 2003
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerRadiation therapyProstateMedical physicsCancerSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal therapy is used to kill tumors by heating them to temperatures >50 degrees C for an extended period of time. Cell death results from thermal coagulation. The energy sources available for this approach include radiofrequency electrodes, microwave antennas, laser fiberoptics, and ultrasound transducers. Each of these modalities has the potential to be delivered in a minimally invasive manner, and many theoretical and experimental investigations of these devices have been performed. This review describes current knowledge of interstitial microwave thermal therapy for prostate cancer. Examples are given from an ongoing trial in patients who have recurrent or persistent disease following radiation therapy. Future directions for pretreatment planning and real-time monitoring and control are discussed. These techniques have the potential to optimize treatments on a patient-specific basis and will be instrumental in planned future trials of this therapy as first line for prostate cancer.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations34
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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