Editorial: Advances and novel technologies in surgical instruments for the treatment of cancer
Notice bibliographique
Résumé
Advances and novel technologies in surgical instruments for the treatment of cancer Traditional surgery for patients with malignant diseases is increasingly supported by robotic systems, artificial intelligence, augmented reality and smart instruments.These new techniques help the surgeons to plan and perform the surgical task in a better or faster way.Although in the last years the technical development has produced a long list of excellent opportunities in this field, the majority fails to find their way in into the clinical routine.The reasons often include the questionable benefit for the patients, difficulties in handling the device in a feasible manner or overwhelming costs, which are not covered by the medical insurance.In addition, devices, which are regularly used for the treatment of patients in the clinic, often lack the verification of their benefit by randomized clinical trials.The goal of the special issue is to bring together technical developers and clinical physicians already in an early stage of development in order to discuss the technical potential and the clinical needs in the treatment of cancer patients.We believe that within every technical development, the patients' needs and the potential benefit for the treatment of their tumor burden should be in the center of interest.To this end, this special issue offers an open platform for both, technical and clinical contributions, which aim to improve the treatment of oncologic patients by the means of novel technical ideas.A series of the accepted manuscripts focus on endoscopic techniques in the field of surgery describing procedures in a variety of organs including liver, esophagus, vagina, parotid gland, rectum and prostate.This demonstrates that almost all surgical specialties have adapted to this form of visualization in some form.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,018 |
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 ».