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Enregistrement W2042249520 · doi:10.1089/acm.2009.0208

Extremely High-Frequency Therapy in Oncology

2010· review· en· W2042249520 sur OpenAlexaff
Mikhail Teppone, Romen Avakyan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Alternative and Complementary Medicine · 2010
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueElectromagnetic Fields and Biological Effects
Établissements canadiensMagna International (Canada)Canadian Transplant Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiation therapyCancerBreast cancerOncologyInternal medicineMelanomaRadiologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This article represents a review of the literature, mainly from Russian sources, dealing with the therapeutic application of low-intensity electromagnetic radiation in the millimeter band applied to experimental and clinical oncology. METHOD: At the early stage of these studies, efficacy and safety of millimeter electromagnetic radiation (extremely high frequency [EHF]) was proved for various types of malignant tumors. The majority of the further studies demonstrated the high efficacy and safety of millimeter wave radiation in treating patients suffering from both benign and malignant tumors. RESULTS: Developments led to treatment on skin melanoma, cancer of the ear-nose-throat, bowel and breast cancer, cancer of the uterus, lung, and stomach, solid tumors, as well as lymphoma. The main indications for this therapy are (1) preparation prior to radical treatment; (2) prevention and treatment of side-effects and complications from chemotherapy and radiotherapy; (3) prevention of metastases, relapses, and dissemination of the tumor; (4) treatment of the paraneoplastic syndrome; and (5) palliative therapy of incurable patients. CONCLUSIONS: In spite of the fact that not all mechanisms underlying effects of EHF therapy are known as yet, this therapeutic modality has been shown to have great potential in clinical oncology from studies performed in Eastern Europe and Russia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations12
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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