P.160 Impact of peritumoral edema during tumor treatment field therapy: a computational modelling study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tumor treatment fields (TTFields) are an approved adjuvant therapy for glioblastoma. The magnitude of applied electrical field is related to the anti-tumoral response. However, peritumoral edema (ptE) may result in shunting of electrical current around the tumor, thereby reducing the intra-tumoral electric field. In this study, we address this issue with computational simulations. Methods: Finite element models were created with varying amounts of ptE surrounding a virtual tumor. The electric field distribution was simulated using the standard TTFields electrode montage. Electric field magnitude was extracted from the tumor and related to edema thickness. Two patient specific models were created to confirm these results. Results: The inclusion of ptE decreased the magnitude of the electric field within the tumor. In the model considering a frontal tumor and an anterior-posterior electrode configuration, ≥ 6 mm of ptE decreased the electric field by 52%. In the patient specific models, ptE decreased the electric field within the tumor by an average of 26%. The effect of ptE on the electric field distribution was spatially heterogenous. Conclusions: Given the importance of electric field magnitude for the anti-tumoral effects of TTFields, the presence of edema should be considered both in future modelling studies and as a predictor of non-response.
Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →Les trois modèles l'ont jugé hors champ.
Computational modeling of peritumoral edema effects in tumor treatment field therapy.
The study models electrical fields in tumors and edema, not research itself.
Computational modelling of tumour-treating fields with edema; clinical neuro-oncology tool study.
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».