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Enregistrement W4320521287 · doi:10.1117/12.2649175

A study of multi-beam PDT treatment in cervical cancer caused by various HPV genotype infections

2023· article· en· W4320521287 sur OpenAlexaff
Chaemin Kim, Go‐Eun Lee, Sungho Lee, Stephen S. Im, Seung Hee Han

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity Health NetworkInimex Pharmaceuticals (Canada)Women's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenotypeCervical cancerMedicinePhotodynamic therapyOncologyCancerCancer researchInternal medicineBiologyGeneticsGeneChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cervical cancer, associated with persistent human papillomavirus (HPV) infections, continues to be common among women of reproductive age. With the development of HPV molecular diagnostic techniques, a growing number of people are tested positive for various high-risk HPV genotypes, the causative agent of cervical cancer. Consequently, there is a need to develop treatment methods for such potential cervical cancer patients. Standard treatments consist of excisional methods which do not target HPV infections and have been reported to increase the risk of reproductive problems. Previous studies have shown reduced HPV levels after photodynamic therapy (PDT) and its efficacy against cervical cancer. The coordinated application of light and photosensitizer is needed to limit cell death to the lesion and preserve the surrounding healthy tissue. However, localizing light exposure can be difficult, especially in minimally accessible areas such as the cervix. To address this, we investigated the in vitro and in vivo effect of a multi-beam PDT system, in which the light beams can be individually adjusted to match the lesion’s size and shape. The findings suggest that this multi-beam PDT system has the potential of becoming a more conservative fertility-sparing option that can localize treatment and meet patients’ reproductive needs.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,330 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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