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Enregistrement W2026131421 · doi:10.1615/critrevbiomedeng.v35.i1-2.20

Thermal Therapy, Part III: Ablation Techniques

2007· review· en· W2026131421 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Biomedical Engineering · 2007
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensInstitute of Population and Public HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryoablationAblationMedicineMicrowave ablationAblative caseContraindicationRadiofrequency ablationThermal ablationCatheter ablationSurgeryRadiation therapyMedical physicsIntensive care medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ablative treatments are gaining increasing attention as an alternative to standard surgical therapies, especially for patients with contraindication or those who refuse open surgery. Thermal ablation is used in clinical applications mainly for treating heart arrhythmias, benign prostate hyperplasia, and nonoperable liver tumors; there is also increasing application to other organ sites, including the kidney, lung, and brain. Potential benefits of thermal ablation include reduced morbidity and mortality in comparison with standard surgical resection and the ability to treat nonsurgical patients. The purpose of this review is to outline and discuss the engineering principles and biological responses by which thermal ablation techniques can provide elevation of temperature in organs within the human body. Because of the individual problems associated with each type of treatment, a wide range of ablation techniques have evolved including cryoablation as well as ultrasound, radiofrequency (RF), microwave, and laser ablation. Aspects of each ablation technique, including mechanisms of action, equipment required, selection of eligible patients, treatment techniques, and patient outcomes are presented, along with a discussion of limitations of the techniques and future research directions.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,293 · 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