Thermal Therapy, Part 1: An Introduction to Thermal Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Thermal therapy is widely known and electromagnetic (EM) energy, ultrasonic waves, and other thermal-conduction-based devices have been used as heating sources. In particular, advances in EM technology have paved the way for promising trends in thermotherapeutical applications such as oncology, physiotherapy, urology, cardiology, ophthalmology, and in other areas of medicine as well. This series of articles is generally written for oncologists, cancer researchers, medical students, biomedical researchers, clinicians, and others who have an interest in this topic. This article reviews key processes and developments in thermal therapy with emphasis on two techniques, namely, hyperthermia [including long-term low-temperature hyperthermia (40-41 degrees C for 6-72 hr), moderate-temperature hyperthermia (42-45 degrees C for 15-60 min), and thermal ablation, or high-temperature hyperthermia (> 50 degrees C for > 4-6 min)]. The article will also provide an overview of a wide range of possible mechanisms and biological effects of heat. This information will be discussed in light of what is known about the degree of temperature rise that is expected from various sources of energy. The review concludes with an evaluation of human exposure risk to EM energy or the corresponding heat, trends in equipment development, and future research directions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,014 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».