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Enregistrement W3212553226 · doi:10.1002/9781119413936.ch167

Radiation Therapy in Soft Tissue Sarcoma

2021· other· en· W3212553226 sur OpenAlexaff
Anthony Bozzo, Aaron Gazendam, Kurt R. Weiss

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Orthopedics · 2021
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSoft tissueMagnetic resonance imagingRadiation therapyAmputationSoft tissue sarcomaSarcomaThighSurgeryRadiologyAdverse effectPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter presents a case scenario of a 50-year-old woman who presents with a growing mass in the medial thigh. Magnetic resonance imaging confirms a tumor with heterogeneous signal characteristics. Radiation therapy (XRT) is used in the management of soft tissue sarcomas (STS), with the goal of extending the virtual margin to the surrounding tissues. Limb-sparing surgery plus XRT is as effective as amputation for the local control of STS. XRT plus limb-sparing surgery is superior to surgery alone for the local control of high-grade extremity STS. Sarcomas are best treated by multidisciplinary teams and individualized treatment plans. There are potential advantages and disadvantages to both pre- and postoperative XRT. Multiple studies have demonstrated that preoperative XRT increases the probability of wound complications compared with postoperative XRT, which can cause adverse long-term functional consequences. The chapter provides recommendations for implementing evidence-based practice in the clinical setting.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0150,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,277 · 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.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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