MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2790909187

Biophysical Model of Interstitial Fluid Pressure in Cervical Tumors

2005· article· en· W2790909187 sur OpenAlexaffabout
Kenneth H. Norwich, Houman Khosravani, Brige Chugh, Michael Milosevic

Notice bibliographique

RevueCMBES Proceedings · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphatic System and Diseases
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterstitial fluidLymphatic systemMedicineCancerPressure gradientCervical cancerCervixInternal medicineCardiologyPathologyMechanicsPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interstitial fluid pressure (IFP) was measured prior to treatment in patients with cervix cancer at Toronto’s Princess Margaret Hospital as part of a prospective clinical study. The results showed that there was a strong correlation between elevated IFP and patient survival, regardless of other prognostic factors such as patient age, stage or lymphatic involvement. With a view to understanding this important correlation, we developed a biophysical model of interstitial fluid flow in cancer tissue based on Darcy’s law (a mathematical law developed originally to describe water flow through porous media). Flow through the pressure-recording device was also modeled.  The result was a mathematical expression showing how measured IFP changes as a function of time, after insertion of the measurement needle into the tumor.  By analyzing 152 pressure-time curves observed in this manner, we were able to show (i) that the time constant governing the rise of measured pressure has no correlation with the steady state IFP; and (ii) that the steady IFP does not depend in any significant way on the cellular morphology or the hydraulic conductivity of the interstitium, but is more dependent on the regional vascular pressure. Our findings suggest that the source of the observed elevation of IFP in cancer patients relates to the nature and distribution of tumor vasculature, rather than to properties of cancer cells themselves.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCMBES ProceedingsMême sujetLymphatic System and DiseasesTravaux en français237 207