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Enregistrement W2399474877 · doi:10.1186/s40349-016-0059-6

Establishing a clinical service for the treatment of osteoid osteoma using magnetic resonance-guided focused ultrasound: overview and guidelines

2016· review· en· W2399474877 sur OpenAlexaff
Michael Temple, Adam C. Waspe, João Amaral, Alessandro Napoli, Suzanne LeBlang, Pejman Ghanouni, Matthew D. Bucknor, Fiona Campbell, James M. Drake

Notice bibliographique

RevueJournal of Therapeutic Ultrasound · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone Tumor Diagnosis and Treatments
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePercutaneousMedical physicsOsteoid osteomaRadiation treatment planningThermal ablationMagnetic resonance imagingRadiologyAblationRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies have demonstrated the effectiveness of magnetic resonance-guided focused ultrasound (MRgFUS) in the treatment of osteoid osteoma (OO), a painful, benign bone tumor. As MRgFUS is a noninvasive and radiation-free treatment, it stands to replace the current standard of care, percutaneous radiofrequency, or laser thermal ablation. Within an institution, creation of a clinical OO MRgFUS treatment program would not only provide cutting edge medical treatment at the current time but would also establish the foundation for an MRgFUS clinical service to introduce treatments currently under development into clinical practice in the future. The purpose of this document is to provide information to facilitate creation of a clinical service for MRgFUS treatment of OO by providing (1) recommendations for the multi-disciplinary management of patients and (2) guidelines regarding current best practices for MRgFUS treatment. This paper will discuss establishment of a multi-disciplinary clinic, patient accrual, inclusion/exclusion criteria, diagnosis, preoperative imaging, patient preparation, anesthesia, treatment planning, targeting and treatment execution, complication avoidance, and patient follow-up to assure safety and effectiveness.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,294
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,168 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations30
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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