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Enregistrement W2057277981 · doi:10.1080/0265673042000196478

Methodology for applied 4 MHz RF hyperthermia concomitant with<sup>31</sup>P NMR spectroscopic monitoring of murine tumours

2004· article· en· W2057277981 sur OpenAlexaff
Tedros Bezabeh, Jeffrey L. Evelhoch, David J. Sloop, Joseph J. H. Ackerman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Hyperthermia · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueElectron Spin Resonance Studies
Établissements canadiensNational Research Council Institute for Biodiagnostics
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésHyperthermiaConcomitantMagnetic resonance imagingRadiation therapyIn vivoNuclear magnetic resonanceCancer researchChemotherapyMaterials scienceNuclear medicineMedicineChemistryBiomedical engineeringBiologyRadiologySurgeryInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been generally found that solid tumours in vivo are more susceptible to destruction by heat than normal tissues. Hyperthermia has, thus, been employed in the treatment of cancer either applied alone or in combination with other modalities such as chemotherapy and radiotherapy. However, the critical mechanism(s) by which heat sensitizes and kills cells in the solid tumour remains poorly defined. Magnetic resonance spectroscopic monitoring of tumour metabolism during application of hyperthermia may provide important insight into the response to hyperthermic challenge. The implementation of dual antenna-coil methodology that provides for NMR spectroscopic monitoring (31P at 121 MHz) concomitant with applied 4 MHz RF hyperthermia in murine tumours is described herein, in some detail. This technology, which does not require advanced (and expensive) magnetic resonance imaging systems, should be readily adaptable by other laboratories with an interest in murine tumour models.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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