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Enregistrement W3175496554 · doi:10.3389/fendo.2021.698689

Update of Radiofrequency Ablation for Treating Benign and Malignant Thyroid Nodules. The Future Is Now

2021· review· en· W3175496554 sur OpenAlexaff
Ralph P. Tufano, Pia Pace‐Asciak, Jonathon O. Russell, Carlos Suárez, Gregory W. Randolph, Fernando López, Ashok R. Shaha, Antti Mäkitie, Juan P. Rodrigo, Luiz Paulo Kowalski, Mark Zafereo, Peter Angelos, Alfio Ferlito

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Endocrinology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésThyroid nodulesMedicineRadiofrequency ablationThyroid cancerThyroidThermal ablationPapillary thyroid cancerAblative caseAblationCancerSurgeryRadiologyInternal medicineRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal and chemical ablation are minimally invasive procedures that avoid removal of the thyroid gland and target symptomatic nodules directly. Internationally, Radiofrequency ablation (RFA) is among one of the most widely used thermal ablative techniques, and is gaining traction in North America. Surgery remains the standard of care for most thyroid cancer, and in the right clinical setting, Active Surveillance (AS) can be a reasonable option for low risk disease. Minimally invasive techniques have emerged as an alternative option for patients deemed high risk for surgery, or for those patients who wish to receive a more active treatment approach compared to AS. Herein, we review the literature on the safety and efficacy of RFA for treating benign non-functioning thyroid nodules, autonomously functioning thyroid nodules, primary small low risk thyroid cancer (namely papillary thyroid cancer) as well as recurrent thyroid cancer.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations96
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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