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Enregistrement W1987659344 · doi:10.2217/fon.14.167

Stereotactic Body Radiotherapy: An Effective Local Treatment Modality for Hepatocellular Carcinoma

2014· review· en· W1987659344 sur OpenAlexaff
Jonathan Klein, Renée Korol, Simon S. Lo, William Chu, Michael Lock, Jennifer A. Dorth, Rodney J. Ellis, Nina A. Mayr, Zhibin Huang, Hans T. Chung

Notice bibliographique

RevueFuture Oncology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensUniversity of TorontoHealth Sciences CentreWestern UniversitySunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaRadiation therapyOncologyRadiologyLiver cancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although liver-directed therapies such as surgery or ablation can cure hepatocellular carcinoma, few patients are eligible due to advanced disease or medical comorbidities. In advanced disease, systemic therapies have yielded only incremental survival benefits. Historically, radiotherapy for liver cancer was dismissed due to concerns over unacceptable toxicities from even moderate doses. Although implementation requires more resources than standard radiotherapy, stereotactic body radiotherapy can deliver reproducible, highly conformal ablative radiotherapy to tumors while minimizing doses to nearby critical structures. Trials of stereotactic body radiotherapy for hepatocellular carcinoma have demonstrated promising local control and survival results with low levels of toxicity in Child-Pugh class A patients. We review the published literature and make recommendations for the future of this emerging modality.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeAutre devis
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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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