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Enregistrement W2048319318 · doi:10.1097/mou.0000000000000160

In-bore MRI interventions

2015· review· en· W2048319318 sur OpenAlexaff
Sangeet Ghai, John Trachtenberg

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Urology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerRadiologyMultiparametric MRIUltrasoundFocused ultrasoundMagnetic resonance imagingAblationBiopsyMedical physicsCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This review discusses the feasibility, recent advances and current status of in-bore MRI-guided interventional techniques for diagnosis and treatment of focal prostate cancer (PCa) and also explores the future applications, highlighting the emerging strategies for the treatment of PCa. RECENT FINDINGS: Multiparametric MRI has opened up opportunities for diagnosis and targeted therapeutics to the site of disease within the organ wherein minimizing the incidence of treatment-related toxicity of whole gland therapy. MRI-guided targeted biopsy has a higher detection rate for significant cancer and lower rate of detection of insignificant cancer. In comparison to ultrasound-guided focal therapy, in-bore treatment provides the advantage of real time thermal monitoring during treatment and assessment of treatment coverage by an enhanced scan immediately post-treatment. Preliminary results of ongoing phase I and II in-bore focal PCa treatment trials via transperineal, transrectal and transurethral routes, using different energy modalities for the ablation, have shown promising results. SUMMARY: Advances in multiparametric-MRI has opened up opportunities for in-bore targeted focal treatment of PCa in the correctly selected patient.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,006

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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