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Enregistrement W2096419987 · doi:10.4021/gr490w

Laparoscopic Radiofrequency Thermal Ablation of Hepatocellular Carcinoma in Liver Cirrhosis Patients

2012· article· en· W2096419987 sur OpenAlexvenueno aff
Seleem

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaCirrhosisPercutaneousRadiofrequency ablationHepatologyRadiologyUltrasoundAblationSpiral computed tomographyComplicationComputed tomographySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Laparoscopic radiofrequency ablation (LRFA) for hepatocellular carcinoma (HCC) under guidance of intra-operative laparoscopic ultrasound (IOLUS) aiming of obtaining additional information for liver situation, better tumor staging and effective treatment of hepatic focal lesion (HFL) in patients with a difficult percutaneous approach. METHODS: Between September 2010 and July 2012, 301 patients with HCC in liver cirrhosis were referred from HCC clinic at National Hepatology and Tropical Medicine Research Institute (NHTMRI). Twenty nine patients were submitted to LRFA with IOLUS guidance. Operation time, hospital stay, post procedure complication were recorded. Spiral CT scan one month postoperative was mandatory during follow up. RESULTS: LRFA was completed in all patients. The IOLUS examination identified new HFL in three patients. A total of 32 lesions were treated. The mean operative time was 120 minutes; eight procedures were associated in six patients: cholecystectomy (6) and adhesiolysis (2). A complete tumor ablation was observed in all patients which were documented via spiral computed tomography (CT scan) one month after treatment. CONCLUSION: LRFA of HCC proved to be a safe and effective technique. IOLUS is superior on spiral CT scan in detection a small HCC.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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