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Enregistrement W2802966826 · doi:10.1097/mcp.0000000000000482

Stereotactic ablative radiation therapy in lung cancer

2018· review· en· W2802966826 sur OpenAlexaff
Adam Mutsaers, Hanbo Chen, Alexander V. Louie

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pulmonary Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSABR volatility modelMedicineRadiation therapyLung cancerRegimenAblative caseClinical trialSurgeryOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Significant advances have been made in the field of stereotactic ablative radiotherapy (SABR) for the treatment of pulmonary neoplasms in recent years. This review aims to summarize recent salient evidence on SABR for early-stage nonsmall cell lung cancer (ES-NSCLC). RECENT FINDINGS: In medically inoperable patients, SABR remains the standard of care. The optimal SABR dosing regimen is being studied. Comparisons with non-SABR radiotherapy regimens with lower doses per fraction revealed benefit of SABR. In operable patients, no prospective clinical trial comparing SABR and surgery has been completed, although multiple trials are currently underway to address this question. SABR is generally cost-effective and safe in most patients, with preserved patient-reported quality of life. However, increased toxicity with SABR is noted in patients with disease close to, or invading the proximal tracheobronchial tree. Significant SABR-related toxicity and mortality is also reported in patients with coexisting interstitial lung disease. Considerations on pathologic confirmation, surveillance and multiple primaries are also addressed. SUMMARY: SABR is an effective and safe treatment for inoperable ES-NSCLC. Ongoing trials and comparative effectiveness research will help to clarify SABR's role in various lung cancer indications going forward.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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