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Selection of Patients for Resection of Hepatic Metastases: Improved Detection of Extrahepatic Disease with FDG PET

2001· review· en· W2100040914 sur OpenAlexaff
Ian Zealley, Stephen J. Skehan, John Rawlinson, Geoffrey Coates, Claude Nahmias, Sat Somers

Notice bibliographique

RevueRadiographics · 2001
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSelection (genetic algorithm)ResectionDiseaseRadiologyInternal medicineSurgeryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A rapidly emerging clinical application of positron emission tomography (PET) is the detection of tumor tissue at whole-body studies performed with the glucose analogue 2-[fluorine-18]fluoro-2-deoxy-D-glucose (FDG). High rates of recurrence after partial hepatic resection in patients with colorectal cancer liver metastases indicate that current presurgical imaging strategies are failing to show extrahepatic tumor deposits. Although FDG PET cannot match the anatomic resolution of conventional imaging techniques in the liver and the lungs, it is particularly useful for identification and characterization of extrahepatic disease. FDG PET can show foci of metastatic disease that may not be apparent at conventional anatomic imaging and can aid in the characterization of indeterminate soft-tissue masses. Several sources of benign and physiologic increased activity at FDG PET emphasize the need for careful correlation with findings of other imaging studies and clinical findings. FDG PET can improve the selection of patients for partial hepatic resection and thereby reduce the morbidity and mortality associated with inappropriate surgery.

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 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)0,000
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 enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations43
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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