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Enregistrement W2512521543 · doi:10.1016/s0167-8140(16)33506-x

107: CARO-Elekta Fellowship Prospective Study of Dynamic Contrast-Enhanced MRI, Diffusion-Weighted MRI, and FDG PET Imaging in Brachytherapy for Cervix Cancer

2016· article· en· W2512521543 sur OpenAlexaff
Kathy Han, Jennifer Croke, Ur Metser, Warren D. Foltz, Jason Xie, Tina Shek, Brandon Driscoll, Cynthia Ménard, Doug Vine, Catherine Coolens, Anna Simeonov, Akbar Beiki‐Ardakani, Eric Leung, Wilfred Levin, Anthony Fyles, Michael Milosevic

Notice bibliographique

RevueRadiotherapy and Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMRI in cancer diagnosis
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBrachytherapyNuclear medicineRadiologyCervixMedical physicsCancerRadiation therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PSA Bounce was seen in 7.2% of patients.Acute urinary retention rate was 4%.Mean Acute increase in IPSS scores was 6 points.There was no difference in acute GU toxicity between EBRT or brachytherapy boost doses.There was also no difference in acute toxicity if brachytherapy was done before or after EBRT.The rate of Late Grade 2+ GU toxicity was 13%.The rate of late Grade 2+ GI toxicity was 1.8%.Conclusions: This data shows excellent biochemical control comparable to most large series with HDR brachytherapy boost for prostate cancer.Toxicity was similar between dose regimens and further justifies moving towards hypofractionated regimens.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,319 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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