MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2002426782 · doi:10.4329/wjr.v6.i2.18

Treatment of metastatic liver tumors using stereotactic ablative radiotherapy

2014· review· en· W2002426782 sur OpenAlexaff
Vimoj Nair

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Radiology · 2014
Typereview
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSABR volatility modelMedicineAblative caseRadiation therapyRadiosurgeryRadiologyLiver diseaseConcomitantOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prognosis of patients with metastatic liver disease remains dismal with a median survival of only 6-12 mo. As 80%-90% of patients are not candidates for surgical therapy, there is a need for effective non-surgical therapies that would improve outcomes in these patients. The body of evidence related to the use of stereotactic ablative radiotherapy (SABR) in metastatic liver disease has substantially grown and evolved over the past decade. This review summarizes the current evidence supporting liver SABR with particular attention given to patient selection, target delineation, organ at risk dose volume constraints, response evaluation imaging and the various SABR techniques for delivering ablative radiotherapy to the liver. Even though it is unclear what dose-fractionation scheme, delivery system, concomitant therapy or patient selection strategy yields the optimum liver SABR outcomes, clear and growing evidence is available that SABR is a safe and effective therapy for the treatment of oligometastatic liver disease.

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 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 enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations22
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld Journal of RadiologyMême sujetAdvanced Radiotherapy TechniquesTravaux en français237 207