Biological Factors Influencing the RBE of Neutrons: Implications for Their Past, Present and Future Use in Radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
The recent resurgence of interest in fast-neutron therapy, particularly for the treatment of prostate cancer, warrants a review of the original radiobiological basis for this modality and the evolution of these concepts that resulted from subsequent experimentation with the fast-neutron beams used for randomized clinical trials. It is clear from current radiobiological knowledge that some of the postulates that formed the mechanistic basis for past clinical trials were incorrect. Such discrepancies, along with the inherent physical disadvantages of neutron beams in terms of collimation and intensity modulation, may partially account for the lack of therapeutic benefit observed in many randomized clinical trials. Moreover, it is equally apparent that indiscriminate prescription of fast-neutron therapy is likely to lead to an adverse clinical outcome in a proportion of patients. Hence any renewed efforts to establish a niche for this modality in clinical radiation oncology will necessitate the development of a triage system that can discriminate those patients who might benefit from fast-neutron therapy from those who might be harmed by it. In the future, fast-neutron therapy might be prescribed based upon the relative status of appropriate molecular parameters that have a differential impact upon radiosensitivity to photons compared to fast neutrons.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».