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Enregistrement W3047239617 · doi:10.1158/1538-7445.pedca19-a68

Abstract A68: Optical coherence tomography improves subclinical retinoblastoma management

2020· article· en· W3047239617 sur OpenAlexaffabout
Sameh E. Soliman, Cynthia VandenHooven, Leslie MacKeen, Brenda Gallie

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Oncology and Treatments
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetinoblastomaOptical coherence tomographySubclinical infectionOphthalmologyFundus (uterus)RadiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose: Optical coherence tomography (OCT) improved retinal assessment that is comparable to histopathologic sections. In retinoblastoma, OCT was reported to detect fovea-tumor relation, diagnose subclinical (new, residual and recurrent tumors), and suspect tumor spread into the optic nerve. We hypothesized that strategic incorporation of OCT into retinoblastoma management will improve outcomes and managing retinoblastoma at the subclinical level (clinically undetectable) provides means for less treatment burden. Methods: A single-center, noncomparative retrospective review of all eyes with subclinical retinoblastoma was conducted. Any eye that had an OCT-guided procedure, whether diagnostic or therapeutic, utilizing OCT software was included. OCT-guided management included projecting embedded OCT software tools (scan cube size and direction, multiple scan frames, localizing and measuring vertical and horizontal calipers, enhanced depth imaging frames, and/or red free fundus photograph) on a separate colored fundus image to guide management to improve visual, life, and eye salvage outcomes. Results: We used OCT-guided strategies in 83 children (114 eyes). Diagnostic strategies included posterior pole screening for invisible retinoblastoma (37 eyes), topographic localization of invisible tumors (15 eyes) or subclinical recurrence (29 tumors), topographic localization of fovea-tumor relation (31 eyes), and mapping of potential choroidal or optic nerve invasion to determine subsequent management (2 eyes each). Therapeutic strategies included laser photocoagulation for perifoveal residual (26) and invisible (11) tumors and verification of photocoagulation adequacy for invisible (11) new and recurrent (11) tumors. These procedures were scored for their influence to changed therapy. Conclusion: Detailed OCT assessment improves retinoblastoma management and facilitates precision therapy to preserve vital visual structures (e.g., the center of vision), detect subtle subclinical tumors (new or recurrent), allow administration and adequacy of laser treatment, and map subclinical high-risk features. Developing OCT-guided strategies with full technical description facilitates reproducibility and allows precision therapy to be a reality. Citation Format: Sameh E. Soliman, Cynthia VandenHooven, Leslie MacKeen, Brenda Gallie. Optical coherence tomography improves subclinical retinoblastoma management [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on the Advances in Pediatric Cancer Research; 2019 Sep 17-20; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(14 Suppl):Abstract nr A68.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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)0,0020,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission2
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