Focal Laser Ablation for Localized Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Throughout history, medicine has witnessed paradigm shifts that significantly change patient treatment. In surgical oncology, the introduction of lumpectomy revolutionized breast cancer treatment while partial nephrectomy has altered the management of kidney cancer. In both cases, organ preservation is combined with efficacious management of the cancer via a less invasive approach. Within urology, prostate cancer (PCa) may be the next to benefit from such a treatment paradigm. Current management of PCa involves either whole organ treatment, with the inherent side effects, while selected patients are eligible for active surveillance. Focal therapy offers a middle ground for low-risk patients with PCa, again using the principles of a minimally invasive treatment of the cancer, in this case using an energy source with few side effects, combined with maximal organ preservation. Because focal therapy for PCa is still in evolution, there is no consensus on the ideal energy source that should be used to ablate the PCa, imaging to monitor the tissue destruction in real time, how many treatments may be offered, and the ideal follow-up regimen. Long-term follow-up of patients is needed before it is recommended as a first-line treatment. Nevertheless, evidence is accumulating that radically treating PCa holds survival benefit for patients; however, the number of men needed to treat is considerable, with significant side effects; thus, more centers are investigating focal therapy as an option. This review focuses on the use of the laser as the energy source for focal ablation, while bringing historically relevant information regarding laser energy and highlighting the perceived advantageous of focal laser ablation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».