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Enregistrement W4313517274 · doi:10.3390/curroncol30010047

Radiation Therapy for Retroperitoneal Sarcomas: A Strass-Ful Situation

2023· review· en· W4313517274 sur OpenAlexvenueno aff
Ahsan Farooqi, B. Ashleigh Guadagnolo, Devarati Mitra, Andrew J. Bishop

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésMedicineRadiation therapyTrunkClinical endpointOverall survivalSoft tissueSoft tissue sarcomaSystemic therapySarcomaSurgeryRadiologyCancerRandomized controlled trialInternal medicinePathologyBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Locoregional recurrence (LRR) is the predominant pattern of relapse and often the cause of death in patients with retroperitoneal sarcomas (RPS). As a result, reducing LRR is a critical objective for RPS patients. However, unlike soft tissue sarcomas (STS) of the superficial trunk and extremity where the benefits of radiation therapy (RT) are well-established, the role of RT in the retroperitoneum remains controversial. Historically, preoperative or postoperative RT, either alone or in combination with intraoperative radiation (IORT), was commonly justified for RPS based on extrapolation from the superficial trunk and extremity STS literature. However, long-awaited results were recently published from the European Organization for Research and Treatment of Cancer (EORTC) STRASS study of preoperative radiotherapy plus surgery versus surgery alone for patients with RPS; there was no statistical difference in the primary endpoint of abdominal recurrence-free survival. However, several subset analyses and study limitations complicate the interpretation of the results. This review explores and contextualizes the body of evidence regarding RT's role in managing RPS.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,349
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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