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Enregistrement W3124282083 · doi:10.1017/s1460396920001211

Technical illustration of Volumetric arc conformal radiotherapy planning in a case of paratesticular sarcoma

2021· article· en· W3124282083 sur OpenAlexaff
Anil Gupta, Rambha Pandey, Seema Sharma, Vivek Ghosh, Ekta Dhamija, Adarsh Barwad, Sameer Rastogi, Rishabh Kumar, Rashi Kulshrestha

Notice bibliographique

RevueJournal of Radiotherapy in Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTesticular diseases and treatments
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiation therapySpermatic cordRadiation treatment planningRadiologyInguinal canalSarcomaSurgeryPathologyInguinal hernia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Paratesticular sarcoma are extremely rare malignant tumours. Unlike other sites, they tend to be lower grade and have higher propensity of lymphatic spread. They tend to fail locally and occasionally in the regional lymph nodes. In the absence of target volume delineation guidelines and technical illustration of conformal planning, we have made an attempt to illustrate conformal planning methodology and define target volume based on current evidence in a case of paratesticular sarcoma. Methods: We are presenting a case of 62-year-old male who presented with 15-cm scrotal swelling and underwent high inguinal orchidectomy with ligation of spermatic cord. Histopathology presented a well-differentiated leiomyosarcoma of epididymis. Post-operative radiotherapy target volume included the tumour bed, ipsilateral inguinal nodes and lower pelvic nodes as the clinical target volume. Conclusion: Adjuvant radiotherapy using advanced delivery technique such as volumetric arc technique can provide good dose distribution with good sparing of organs at risk. The downside of conformal radiation delivery is that it is a resource-intensive and has no established target volume delineation guidelines.

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: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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