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Enregistrement W3209098523 · doi:10.21873/invivo.12621

Lipiodol Deposition and Washout in Primary and Metastatic Liver Tumors After Chemoembolization

2021· article· en· W3209098523 sur OpenAlexaff
Nariman Nezami, Johanna M. M. van Breugel, Menelaos Konstantinidis, Julius Chapiro, Lynn Jeanette Savic, Milena Miszczuk, Irvin Rexha, MingDe Lin, Kelvin Hong, Christos Georgiades

Notice bibliographique

RevueIn Vivo · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLipiodolWashoutMedicineMagnetic resonance imagingRadiologyTranscatheter arterial chemoembolizationNuclear medicineNeuroendocrine tumorsMetastasisCarcinomaGastroenterologyHepatocellular carcinomaInternal medicineEmbolizationCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIM: Lipiodol is the key component of conventional trans-arterial chemoembolization. Our aim was to evaluate lipiodol deposition and washout rate after conventional trans-arterial chemoembolization in intrahepatic cholangiocarcinoma and hepatic metastases originating from neuroendocrine tumors and colorectal carcinoma. PATIENTS AND METHODS: ) was analyzed on non-contrast computed tomography imaging obtained within 24 h post conventional trans-arterial chemoembolization, and 40-220 days after conventional trans-arterial chemoembolization using volumetric image analysis software. Tumor response was assessed on contrast-enhanced magnetic resonance imaging 1 month after conventional trans-arterial chemoembolization. RESULTS: compared to smaller tumors (25.43 vs. 22.71 days). Lipiodol wash out half-life was 54.76 days (p<0.01) and 29.45 days (p<0.00001) for tumors with a contrast enhancement burden of 60% or more and less than 60%, respectively. A negative exponential relationship for lipiodol washout was observed in non-responders (p<0.00001). CONCLUSION: , tumors with baseline contrast enhancement burden of less than 60%, and non-responding target lesions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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