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Enregistrement W2487605197 · doi:10.1177/1533034616658576

Magnetic Resonance–Guided High-Intensity-Focused Ultrasound for Palliation of Painful Skeletal Metastases: A Pilot Study

2016· article· en· W2487605197 sur OpenAlexaff
Michael W.Y. Chan, Kristopher Dennis, Yuexi Huang, Charles Mougenot, Edward Chow, Carlo DeAngelis, Jennifer Coccagna, Arjun Sahgal, Kullervo Hynynen, Gregory J. Czarnota, William Chu

Notice bibliographique

RevueTechnology in Cancer Research & Treatment · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensPhilips (Canada)Sunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreOttawa HospitalUniversity of OttawaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingUltrasoundBone metastasisHigh-intensity focused ultrasoundAblationRadiologyCancerNuclear medicineUrologyMetastasisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bone is one of the most common sites of metastases, with bone metastases-related pain representing a significant source of morbidity among patients with cancer. Magnetic resonance-guided focused ultrasound is a noninvasive, outpatient modality with the potential for treating painful bone metastases. The aim of this study is to report our initial experience with magnetic resonance-guided focused ultrasound in the treatment of bone metastases and our preliminary analysis of urinary cytokine levels after therapy. METHODS: This was a single-center pilot study of 10 patients with metastatic cancer to investigate the feasibility of magnetic resonance-guided focused ultrasound for primary pain control in device-accessible skeletal metastases. Treatments were performed on a clinical magnetic resonance-guided focused ultrasound system using a volumetric ablation technique. Primary efficacy was assessed using Brief Pain Inventory scores and morphine equivalent daily dose intake at 3 time points: before, day 14, and day 30 after the magnetic resonance-guided focused ultrasound treatment. Urine cytokines were measured 3 days before treatment and 2 days after the treatment. RESULTS: Of the 10 patients, 8 were followed up 14 days and 6 were followed up 30 days after the treatment. At day 14, 3 patients (37.5%) exhibited partial pain response and 4 patients (50%) exhibited an indeterminate response, and at day 30 after the treatment, 5 patients (83%) exhibited partial pain response. No treatment-related adverse events were recorded. Of the urine cytokines measured, only Transforming growth factor alpha (TGFα) demonstrated an overall decrease, with a trend toward statistical significance ( P = .078). CONCLUSION: Our study corroborates magnetic resonance-guided focused ultrasound as a feasible and safe modality as a primary, palliative treatment for painful bone metastases and contributes to the limited body of literature using magnetic resonance-guided focused ultrasound for this clinical indication.

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: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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