Percutaneous Liver Tumour Ablation: Image Guidance, Endpoint Assessment, and Quality Control
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.
Notice bibliographique
Résumé
Liver tumour ablation nowadays represents a routine treatment option for patients with primary and secondary liver tumours. Radiofrequency ablation and microwave ablation are the most widely adopted methods, although novel techniques, such as irreversible electroporation, are quickly working their way up. The percutaneous approach is rapidly gaining popularity because of its minimally invasive character, low complication rate, good efficacy rate, and repeatability. However, matched to partial hepatectomy and open ablations, the issue of ablation site recurrences remains unresolved and necessitates further improvement. For percutaneous liver tumour ablation, several real-time imaging modalities are available to improve tumour visibility, detect surrounding critical structures, guide applicators, monitor treatment effect, and, if necessary, adapt or repeat energy delivery. Known predictors for success are tumour size, location, lesion conspicuity, tumour-free margin, and operator experience. The implementation of reliable endpoints to assess treatment efficacy allows for completion-procedures, either within the same session or within a couple of weeks after the procedure. Although the effect on overall survival may be trivial, (local) progression-free survival will indisputably improve with the implementation of reliable endpoints. This article reviews the available needle navigation techniques, evaluates potential treatment endpoints, and proposes an algorithm for quality control after the procedure.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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