Cryotherapy and radiofrequency ablation: pathophysiologic basis and laboratory studies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: There is increasing interest in minimally invasive alternatives to surgery, especially as the natural history of small renal masses appears in the majority to be that of very slow growth. Cryoablation and radiofrequency ablation are two energy-based therapies that can be applied in a minimally invasive manner. We will review the recent clinical and laboratory studies that have formed the scientific foundation of the current clinical protocols and how these protocols may change in light of recent observations. RECENT FINDINGS: Although there is literature supporting enhanced cell death with the use of a passive thaw in cryoablation, recent data suggest that the use of an active thaw is no different. The active thaw process will effectively cryoablate renal tissue as well as significantly reduce overall operative time. There is lack of uniformity in the effectiveness of radiofrequency ablation for renal masses. It has been concluded that hematoxylin and eosin staining is inadequate for assessment of cell viability after radiofrequency ablation and thus, nicotinamide adenine dinucleotide staining should be included in the histological assessment of tissue. SUMMARY: Cryoablation is the most studied modality and its ability to both directly and indirectly damage cells is generally understood. Clinical experience will further refine knowledge about optimal freezing temperature and freeze-thaw cycles. The coagulation necrosis of radiofrequency ablation is an effective means of destroying cancerous tissue but targeting this energy has been difficult and treatment failures have occurred.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».