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Enregistrement W2222432592 · doi:10.2967/jnumed.115.158915

Successful Translation of Fluorescence Navigation During Oncologic Surgery: A Consensus Report

2015· article· en· W2222432592 sur OpenAlexaff
Eben L. Rosenthal, Jason M. Warram, Esther de Boer, James P. Basilion, Merrill A. Biel, Matthew Bogyo, Michael Bouvet, Brian E. Brigman, Yolonda L. Colson, Steven R. DeMeester, Geoffrey C. Gurtner, Takeaki Ishizawa, Paula Jacobs, Stijn Keereweer, Joseph C. Liao, Quyen T. Nguyen, James M. Olson, Keith D. Paulsen, Dwaine Rieves, Baran D. Sumer, Michael F. Tweedle, Alexander L. Vahrmeijer, Jamey P. Weichert, Brian C. Wilson, Michael R. Zenn, Kurt R. Zinn, Gooitzen M. van Dam

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésReimbursementMedical physicsMedicineMiamiFood and drug administrationRisk analysis (engineering)Health carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Navigation with fluorescence guidance has emerged in the last decade as a promising strategy to improve the efficacy of oncologic surgery. To achieve routine clinical use, the onus is on the surgical community to objectively assess the value of this technique. This assessment may facilitate both Food and Drug Administration approval of new optical imaging agents and reimbursement for the imaging procedures. It is critical to characterize fluorescence-guided procedural benefits over existing practices and to elucidate both the costs and the safety risks. This report is the result of a meeting of the International Society of Image Guided Surgery (www.isigs.org) on February 6, 2015, in Miami, Florida, and reflects a consensus of the participants' opinions. Our objective was to critically evaluate the imaging platform technology and optical imaging agents and to make recommendations for successful clinical trial development of this highly promising approach in oncologic 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 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)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,226 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations147
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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