MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2604506868 · doi:10.3389/fonc.2017.00059

R-IDEAL: A Framework for Systematic Clinical Evaluation of Technical Innovations in Radiation Oncology

2017· article· en· W2604506868 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensSunnybrook Hospital
Organismes subventionnairesCancer Research UK
Mots-clésMedicineRadiation oncologyRadiation therapyMedical physicsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pace of innovation in radiation oncology is high and the window of opportunity for evaluation narrow. Financial incentives, industry pressure, and patients' demand for high-tech treatments have led to widespread implementation of innovations before, or even without, robust evidence of improved outcomes has been generated. The standard phase I-IV framework for drug evaluation is not the most efficient and desirable framework for assessment of technological innovations. In order to provide a standard assessment methodology for clinical evaluation of innovations in radiotherapy, we adapted the surgical IDEAL framework to fit the radiation oncology setting. Like surgery, clinical evaluation of innovations in radiation oncology is complicated by continuous technical development, team and operator dependence, and differences in quality control. Contrary to surgery, radiotherapy innovations may be used in various ways, e.g., at different tumor sites and with different aims, such as radiation volume reduction and dose escalation. Also, the effect of radiation treatment can be modeled, allowing better prediction of potential benefits and improved patient selection. Key distinctive features of R-IDEAL include the important role of predicate and modeling studies (Stage 0), randomization at an early stage in the development of the technology, and long-term follow-up for late toxicity. We implemented R-IDEAL for clinical evaluation of a recent innovation in radiation oncology, the MRI-guided linear accelerator (MR-Linac). MR-Linac combines a radiotherapy linear accelerator with a 1.5-T MRI, aiming for improved targeting, dose escalation, and margin reduction, and is expected to increase the use of hypofractionation, improve tumor control, leading to higher cure rates and less toxicity. An international consortium, with participants from seven large cancer institutes from Europe and North America, has adopted the R-IDEAL framework to work toward coordinated, evidence-based introduction of the MR-Linac. R-IDEAL holds the promise for timely, evidence-based introduction of radiotherapy innovations with proven superior effectiveness, while preventing unnecessary exposure of patients to potentially harmful interventions.

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.

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)0,004
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,425 · 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