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Enregistrement W2893363212 · doi:10.3389/fonc.2018.00395

Diagnosis and Management of Radiation Necrosis in Patients With Brain Metastases

2018· review· en· W2893363212 sur OpenAlexaff
Balamurugan Vellayappan, Char Loo Tan, Clement Yong, Lih Kin Khor, Wee Yao Koh, Tseng Tsai Yeo, Jay Detsky, Simon S. Lo, Arjun Sahgal

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiosurgeryMedicineRadiation therapyPathophysiologyRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of radiotherapy, either in the form of stereotactic radiosurgery (SRS) or whole-brain radiotherapy (WBRT), remains the cornerstone for the treatment of brain metastases (BM). As the survival of patients with BM is being prolonged, due to improved systemic therapy (i.e., for better extra-cranial control) and increased use of SRS (i.e., for improved intra-cranial control), patients are clinically manifesting late effects of radiotherapy. One of these late effects is radiation necrosis (RN). Unfortunately, symptomatic RN is notoriously hard to diagnose and manage. The features of RN overlap considerably with tumor recurrence, and misdiagnosing RN as tumor recurrence may lead to deleterious treatment which may cause detrimental effects to the patient. In this review, we will explore the pathophysiology of RN, risk factors for its development, and the strategies to evaluate and manage RN.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations240
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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