Hepatic Resection for Colorectal Liver Metastases and the Role of Positron Emission Tomography Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer remains the third most prevalent cancer worldwide, contributing to over 600,000 deaths per year.In North America, colorectal cancer is the fourth most common newly diagnosed cancer each year.Colorectal cancer often metastasizes to the liver, which is best treated with a combination of surgical hepatic resection and chemotherapy.Unfortunately, only 20% of patients are candidates for surgical resection at presentation.Accurately determining resectability of hepatic metastatic disease is important prior to proceeding to surgery.The optimal imaging modality remains to be determined.Computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) have been the primary imaging modalities used to date to identify intrahepatic metastatic disease.Positron emission tomography (PET) imaging has been shown to increase sensitivity and specificity for detecting extrahepatic metastases.However, PET imaging is limited by the inability to accurately localize these lesions.Combined PET/CT imaging has been proposed as method to improve accuracy in detecting intra and extra-hepatic metastases.Current evidence is limited and further prospective studies are needed to clarify the role of PET/CT imaging in metastatic colorectal disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».