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Enregistrement W3159098209 · doi:10.1097/spc.0000000000000548

Evolving role of minimally invasive techniques in the management of symptomatic bone metastases

2021· review· en· W3159098209 sur OpenAlexaff
Hadas Benhabib, Harley Meirovich, Elizabeth David

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Supportive and Palliative Care · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCryoablationRadiofrequency ablationCryosurgeryQuality of life (healthcare)SurgeryAblative caseCryotherapyRadiation therapyComplicationAblationRadiologyDeformityInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Bone metastases are responsible for considerable morbidity, which can significantly limit a patient's quality of life. This article aims to review minimally invasive, image-guided locoregional treatments for symptomatic bone metastases as an adjunct to conventional treatment modalities. RECENT FINDINGS: Conservative therapy and radiation therapy (RT) can be effective at addressing pain, however, they require time to achieve optimal efficacy and do not address the instability and progressive collapse of pathological fractures. Vertebral and pelvic augmentation with cement enhances structural stability and can prevent progressive collapse and deformity. Ablative therapies, including radiofrequency ablation (RFA), cryoablation, and photodynamic therapy (PDT), induce cellular destruction of tumor tissue. RFA and PDT can be combined with cement augmentation in a single sitting. SUMMARY: Minimally invasive image-guided treatments can provide rapid pain relief, enhance mechanical stability, and improve quality of life. These treatments are associated with low complication rates and are suitable for frail patients. They can be used as companion procedures to conventional treatments, or function as an alternative for patients with radioresistant biologies or those with dose limitations from prior RT sessions.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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