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Enregistrement W2140951172 · doi:10.1088/0031-9155/49/14/014

Transperineal<i>in vivo</i>fluence-rate dosimetry in the canine prostate during SnET2-mediated PDT

2004· article· en· W2140951172 sur OpenAlexaff
Lothar Lilge, Natalie Pomerleau‐Dalcourt, Alexander Douplik, Steven H. Selman, Rick W. Keck, Maria Szkudlarek, Maciej Pestka, Jerzy Jankun

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhotodynamic Therapy Research Studies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésDosimetryProstatePhotodynamic therapyFluenceAttenuationBiomedical engineeringMaterials scienceProstate cancerPhotosensitizerOpticsNuclear medicineMedicineChemistryCancerPhysicsLaserInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in photodynamic therapy (PDT) treatment for prostate cancer can be achieved either by improving selectivity of the photosensitizer towards prostate gland tissue or improving the dosimetry by means of individualized treatment planning using currently available photosensitizers. The latter approach requires the ability to measure, among other parameters, the fluence rate at different positions within the prostate and the ability to derive the tissue optical properties. Here fibre optic probes are presented capable of measuring the fluence rate throughout large tissue volumes and a method to derive the tissue optical properties for different volumes of the prostate. The responsivity of the sensors is sufficient to detect a fluence rate of 0.1 mW cm(-2). The effective attenuation coefficient in the canine prostate at 660 nm is higher at the capsule (2.15+/-0.19 cm(-1)) than in proximity of the urethra (1.84+/-0.36 cm(-1)). Significant spatial and temporal intra- and inter-canine variability in the tissue optical properties was noted, highlighting the need for individualized monitoring of the fluence rate for improved dosimetry.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,299 · 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.

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

Citations22
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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