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Enregistrement W3118964091 · doi:10.1007/s00259-020-05163-5

International recommendations for personalised selective internal radiation therapy of primary and metastatic liver diseases with yttrium-90 resin microspheres

2021· article· en· W3118964091 sur OpenAlexaff
Hugo Levillain, Oreste Bagni, Christophe M. Deroose, Arnaud Dieudonné, Silvano Gnesin, Oliver S. Großer, S. Cheenu Kappadath, Andrew S. Kennedy, Nima Kokabi, David Liu, David C. Madoff, Armeen Mahvash, Antonio Martínez-Cuesta, David Chee Eng Ng, Philipp M. Paprottka, Cinzia Pettinato, Macarena Rodríguez‐Fraile, Riad Salem, Bruno Sangro, Lidia Strigari, Daniel Y. Sze, Berlinda J. de Wit–van der Veen, Patrick Flamen

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesWake Forest School of MedicineGenentechSirtex MedicalIpsenEisaiRijksuniversiteit GroningenSylvester Comprehensive Cancer Center, University of Miami Health SystemsWestfälische Wilhelms-Universität MünsterUniversiteit LeidenBoston Scientific CorporationVanderbilt University Medical CenterGeorgetown UniversityVanderbilt UniversityExelixisEli Lilly and Company
Mots-clésSelective internal radiation therapyMedicineDosimetryHepatocellular carcinomaMicrosphereNuclear medicineMedical physicsRadiation treatment planningRadiation therapyRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose A multidisciplinary expert panel convened to formulate state-of-the-art recommendations for optimisation of selective internal radiation therapy (SIRT) with yttrium-90 ( 90 Y)-resin microspheres. Methods A steering committee of 23 international experts representing all participating specialties formulated recommendations for SIRT with 90 Y-resin microspheres activity prescription and post-treatment dosimetry, based on literature searches and the responses to a 61-question survey that was completed by 43 leading experts (including the steering committee members). The survey was validated by the steering committee and completed anonymously. In a face-to-face meeting, the results of the survey were presented and discussed. Recommendations were derived and level of agreement defined (strong agreement ≥ 80%, moderate agreement 50%–79%, no agreement ≤ 49%). Results Forty-seven recommendations were established, including guidance such as a multidisciplinary team should define treatment strategy and therapeutic intent (strong agreement); 3D imaging with CT and an angiography with cone-beam-CT, if available, and 99m Tc-MAA SPECT/CT are recommended for extrahepatic/intrahepatic deposition assessment, treatment field definition and calculation of the 90 Y-resin microspheres activity needed (moderate/strong agreement). A personalised approach, using dosimetry (partition model and/or voxel-based) is recommended for activity prescription, when either whole liver or selective, non-ablative or ablative SIRT is planned (strong agreement). A mean absorbed dose to non-tumoural liver of 40 Gy or less is considered safe (strong agreement). A minimum mean target-absorbed dose to tumour of 100–120 Gy is recommended for hepatocellular carcinoma, liver metastatic colorectal cancer and cholangiocarcinoma (moderate/strong agreement). Post-SIRT imaging for treatment verification with 90 Y-PET/CT is recommended (strong agreement). Post-SIRT dosimetry is also recommended (strong agreement). Conclusion Practitioners are encouraged to work towards adoption of these recommendations.

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)0,097
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0970,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,223 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations245
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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