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Enregistrement W3033126966 · doi:10.3389/fonc.2020.00772

Radiation Boost After Adjuvant Whole Breast Radiotherapy: Does Evidence Support Practice for Close Margin and Altered Fractionation?

2020· review· en· W3033126966 sur OpenAlexaff
Stephanie Gulstene, Hamid Raziee

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdjuvant radiotherapyRadiation therapyMargin (machine learning)Dose fractionationClinical PracticeAdjuvantScheduleIntensive care medicineSurgeryOncologyFamily medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adding a boost to whole breast radiation (WBI) following breast-conserving surgery (BCS) may help improve local control, but it increases the total cost of treatment and may worsen cosmetic outcomes. Therefore, it is reserved for patients whose potential benefit outweighs the risks; however, current evidence is insufficient to support comprehensive and consistent guidance on how to identify these patients, leading to a potential for significant variations in practice. The use of a boost in the setting of close margins and hypofractionated radiotherapy represents two important areas where consensus guidelines, patterns of practice, and current evidence do not seem to converge. Close margins were previously routinely re-excised, but this is no longer felt to be necessary. Because of this recent practice change, good long-term data on the local recurrence risk of close margins with or without a boost is lacking. As for hypofractionation, although there is guidance recommending that the decision to add a boost be independent from the whole-breast fractionation schedule, it appears that patterns-of-practice data may show underutilization of a boost when hypofractionation is used. The use of a boost in these two common clinical scenarios represents important areas of future study for the optimization of adjuvant breast radiation.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,338 · 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.

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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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