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Enregistrement W4284894529 · doi:10.3389/fonc.2022.889132

Stereotactic Body Radiotherapy: Hitting Harder, Faster, and Smarter in High-Risk Prostate Cancer

2022· review· en· W4284894529 sur OpenAlexaff
Rohann Correa, Andrew Loblaw

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreLondon Health Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerContext (archaeology)Radiation therapyProstateMagnetic resonance imagingRadiologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stereotactic body radiotherapy (SBRT) is a technologically sophisticated form of radiotherapy that holds significant potential to effectively treat high-risk prostate cancer (HRPC). Prostate SBRT has been the subject of intense investigation in the context of low- and intermediate-risk disease, but less so for HRPC. However, emerging data are demonstrating its potential to safely and efficiently delivery curative doses of radiotherapy, both to the prostate and elective lymph nodes. SBRT theoretically hits harder through radiobiological dose escalation facilitated by ultra-hypofractionation (UHRT), faster with only five treatment fractions, and smarter by using targeted, focal dose escalation to maximally ablate the dominant intraprostatic lesion (while maximally protecting normal tissues). To achieve this, advanced imaging modalities like magnetic resonance imaging and prostate specific membrane antigen positron emmission tomography (PSMA-PET) are leveraged in combination with cutting-edge radiotherapy planning and delivery technology. In this focused narrative review, we discuss key evidence and upcoming clinical trials evaluating SBRT for HRPC with a focus on dose escalation, elective nodal irradiation, and focal boost.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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