MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2016241997 · doi:10.1118/1.4894948

Sci-Fri PM: Topics - 02: Evaluation of Dosimetric Variations in Partial Breast Seed Implant (PBSI) due to Patient Arm Position (Up vs. Down)

2014· article· en· W2016241997 sur OpenAlexaff
Elizabeth Watt, Karen Long, Salina Husain, Tyler Meyer

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeromaImplantNuclear medicineDosimetryMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The planning for PBSI is done with the patient's ipsilateral arm raised, however, anatomical changes and variations are unavoidable as the patient resumes her daily activities, potentially resulting in significant deviations in implant geometry from the treatment plan. This study aims to quantify the impact of the ipsilateral arm position on the geometry and dosimetry of the implant at eight weeks, evaluated on post-plans using the MIM Symphony™ software (MIM Software, Cleveland, OH). The average dose metrics for the three patients treated at the TBCC thus far using rigid fusion and contour transfer for the arms up position were 76% for the CTV V100, 61% for the PTV V100, and 37% for the PTV V200; and for the arms down position 81% for the CTV V100, 64% for the PTV V100, and 42% for the PTV V200. Qualitative analysis of the post-implant CT for one of the three patients showed poor agreement between the seroma contour transferred from the pre-implant CT and the seroma visible on the post-implant CT. To obtain a clinically accurate plan for that patient, contour modifications were used, yielding improved dose metric averages for the arms-up position for all three patients of 87% for the CTV V100, 68% for the PTV V100, and 39% for the PTV V200. Overall, the data available shows that dosimetric parameters increase with the patient's arm down, both in terms of coverage and in terms of the hot spot, and accrual of more patients may confirm this in a larger population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0070,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical Physics→Même sujetBreast Cancer Treatment Studies→Travaux en français237 207→