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Enregistrement W2004163109 · doi:10.1002/jso.20201

Cryoablation and cryolocalization in the management of breast disease

2005· review· en· W2004163109 sur OpenAlexaff
Pat W. Whitworth, John C. Rewcastle

Notice bibliographique

RevueJournal of Surgical Oncology · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryoablationMedicineLumpectomyCryosurgeryMalignancyFibroadenomaRadiologySurgeryBreast cancerAblationMastectomyPathologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cryotechnology is currently used for both treatment and diagnosis of breast disease. Due to the natural analgesic effect of cold, cryoablation is potentially more patient-friendly than other technologies which raise tissue temperature. Freezing produces a predictable volume of necrosis and is easily observed and controlled during treatment. Recent studies have demonstrated that, as a primary therapy for breast fibroadenoma, cryoablation is safe and effective with durable results that can be reproduced in community practices. Certain barriers do exist before cryoablation, or any other in situ ablation, can become a standard therapy for the treatment of localized breast malignancy. Investigations are underway to refine patient selection criteria and develop valid confirmatory assays so that clinical trials can begin. Cryolocalization, which creates a well-delineated, palpable mass of frozen tissue encompassing a tumor, is a relatively new application of cold in medicine. This strategy promises to reduce positive margin rates during lumpectomy of non- or barely-palpable tumors. Finally, cryotechnology now also aids in the collection of tissue for histological analysis.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,342 · 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'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

Citations36
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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