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Enregistrement W2585002192 · doi:10.2217/fon-2016-0479

A Multinational Report of Technical Factors on Stereotactic Body Radiotherapy for Oligometastases

2017· article· en· W2585002192 sur OpenAlexaff
Kristin J. Redmond, Simon S. Lo, Roi Dagan, Ian Poon, Matthew Foote, Darby Erler, Young Lee, Frank Lohr, Tithi Biswas, Umberto Ricardi, Arjun Sahgal

Notice bibliographique

RevueFuture Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesElekta
Mots-clésMedicineMultinational corporationMedical physicsStereotactic radiotherapyRadiation therapyRadiosurgeryOncologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Oligometastatic cancer is being increasingly managed with aggressive local therapy using stereotactic body radiation therapy (SBRT). However, few guidelines exist. We summarize the results of an international survey reviewing technical factors for extracranial SBRT for oligometastatic disease to guide safe management. MATERIALS & METHODS: Seven high-volume centers contributed. Levels of agreement were categorized as strong (6-7 common responses), moderate (4-5), low (2-3) or no agreement. RESULTS & CONCLUSION: We present the results of a multi-national and multi-institutional survey of technical factors of SBRT for extracranial oligometastases. Key methods including target delineation, prescription doses, normal tissue constraints, imaging and set-up for safe implementation and practice of SBRT for oligometastasis have been identified. This manuscript will serve as a foundation for future clinical evaluations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,354 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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