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Enregistrement W4281294257 · doi:10.1080/09546634.2022.2067814

Preliminary efficacy and safety analysis: 12-month results in 83 patients using a novel approach of widefield radiation therapy for extensive skin field cancerization with or without keratinocyte cancers

2022· article· en· W4281294257 sur OpenAlexaff
Andrew E. Potter, Christopher M. Baker, Stephen Shumack, Robert Sinclair, Walter J. Curran, David Christie, Bradley Wong, Peter Foley, Peter C. O’Brien, Lynda Spelman

Notice bibliographique

RevueJournal of Dermatological Treatment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensProbity Medical Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCosmesisField cancerizationDermatologySkin cancerRadiation therapyClinical trialCancerSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Evaluate the use of widefield radiation therapy (RT) in the management of extensive skin field cancerization (ESFC) with/without keratinocyte cancer (KC). METHODS: The National Dermatology Radiation Oncology Registry is a multidisciplinary collaboration (dermatologists and radiation oncologists). It captures disease description, prior therapies, radiation prescription, clinical effect, skin cosmesis scores, and toxicity data. This analysis included 12-month follow-up data on 89 treated fields from a subset of 83 patients. RESULTS: = 25) ESFC with KC. Recurrence (4/89 [5%]) and appearance of new lesions (10/89 [11%]) were minimal. Cosmetic outcome was excellent/good in 98% ESFC and 96% ESFC with KC. Grade 1-2 acute radiation dermatitis occurred in up to 80% of treated fields. The frequency of Grade 3 acute skin toxicities was low. CONCLUSIONS: Registry data demonstrate the potential for widefield RT to treat patients with significant skin pathology who have exhausted other therapies and require durable, minimally invasive treatment options. At 12 months, observed clinical success rates were higher than those reported for topical interventions for ESFC. Ongoing follow-up is required to determine longer term outcomes.

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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,371

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)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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