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Enregistrement W2103610103 · doi:10.1182/asheducation-2011.1.323

Late Effects in the Era of Modern Therapy for Hodgkin Lymphoma

2011· review· en· W2103610103 sur OpenAlexaff
David Hodgson

Notice bibliographique

RevueHematology · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiation therapyToxicityOncologyInternal medicineCumulative incidenceClinical trialIncidence (geometry)DiseaseSurgeryCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extended-field and subtotal nodal radiation therapy (RT), developed in the 1960s, was the first reliably curative treatment for early-stage Hodgkin lymphoma (HL). However, the large volume of normal tissue irradiated resulted in significant delayed toxicity, including cardiac disease and second cancers (SCs). The 30-year cumulative incidence of heart disease among adult survivors receiving 40-45 Gy of extended-field or mantle RT is approximately 30%; the incidence of SCs is similar. Improving disease control while reducing the toxicity of treatment has been a major objective of HL trials for more than 2 decades. Contemporary involved-field RT (IFRT) reduces irradiated volumes and produces significant reductions in normal tissue dose compared with historic treatments. Recent data indicate that, compared with mantle RT, IFRT reduces the relative risk of breast cancer among young females receiving mediastinal RT by approximately 60% and also reduces cardiac dose. The recent transition to involved-node RT allows further reductions in normal tissue dose. Response-adapted therapy is being evaluated in clinical trials as a means of identifying those patients most likely to benefit from treatment reduction or intensification, enhanced screening will facilitate early intervention to reduce the clinical burden of late effects, and there is increasing interest in elucidating the genetic correlates of treatment toxicity.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations109
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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