MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4311978168 · doi:10.14740/gr1567

Radiation in Gastroenterology

2022· review· en· W4311978168 sur OpenAlexvenueno aff
Monjur Ahmed∥, Razin Ahmed

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesThomas Jefferson University
Mots-clésMedicineGastroenterologyMedical physicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The benefit of radiation is immense in the field of gastroenterology. Radiation is used daily in different gastrointestinal imaging and diagnostic and therapeutic interventional procedures. Radiotherapy is one of the primary modalities of treatment of gastrointestinal malignancies. There are various modalities of radiotherapy. Radiotherapy can injure malignant cells by directly damaging DNA, RNA, proteins, and lipids and indirectly by forming free radicals. External beam radiation, internal beam radiation and radio-isotope therapy are the major ways of delivering radiation to the malignant tissue. Radiation can also cause inflammation, fibrosis, organ dysfunction, and malignancy. Patients with repeated exposure to radiation for diagnostic imaging and therapeutic procedures are at slightly increased risk of malignancy. Gastrointestinal endoscopists performing fluoroscopy-guided procedures are also at increased risk of malignancy and cataract formation. The radiological protection society recommends certain preventive and protective measures to avoid side effects of radiation. Gastrointestinal complications related to radiation therapy for oncologic processes, and exposure risks for patients and health care providers involved in diagnostic or therapeutic imaging will be discussed in this review.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGastroenterology ResearchMême sujetEffects of Radiation ExposureTravaux en français237 207