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Enregistrement W2728996425 · doi:10.3747/co.24.3484

Current Practice in Total-Body Irradiation: Results of a Canada-Wide Survey

2017· article· en· W2728996425 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ryan Studinski, D Fraser, Rajiv Samant, M MacPherson

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesOrganisation Canadienne des Physiciens Médicaux
Mots-clésMedicineTotal body irradiationClinical PracticeData scienceFamily medicineSurgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Total-body irradiation (tbi) is used to condition patients before bone marrow transplant. A variety of tbi treatment strategies have been described and implemented, but no consensus on best practice has been reached. We report on the results of a survey created to assess the current state of tbi delivery in Canada. RESULTS: A 19-question survey was distributed to 49 radiation oncology programs in Canada. Responses were received from 20 centres, including 12 centres that perform tbi. A variety of tbi dose prescriptions was reported, although 12 Gy in 6 fractions was used in 11 of the 12 centres performing tbi. Half of the centres also reported using a dose prescription unique to their facility. Most centres use an extended-distance parallel-opposed-pair technique, with the patient standing or lying on a stretcher against a wall. Others translate the patient under the beam, sweep the beam over the patient, or use a more complicated multi-field technique. All but 1 centre indicated that they attenuate the lung dose; only 3 centres indicated attenuating the dose for other organs at risk. The survey also highlighted the considerable resources used for tbi, including extra staff, prolonged planning and treatment times, and use of locally developed hardware or software. CONCLUSIONS: At transplant centres, tbi is commonly used, but there is no commonly accepted approach to planning and treatment delivery. The important discrepancies in practice between centres in Canada creates an opportunity to prompt more discussion and collaboration between centres, improving consistency and uniformity of practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,322 · 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'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

Citations34
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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