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Enregistrement W4377020821 · doi:10.3390/jcm12103517

Local Therapies for Hepatocellular Carcinoma and Role of MRI-Guided Adaptive Radiation Therapy

2023· review· en· W4377020821 sur OpenAlexaff
Yi‐Rong Liu, B. Chou, Amulya Yalamanchili, Sara Lim, Laura A. Dawson, Tarita O. Thomas

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaSABR volatility modelRadiation therapyRadiologyAblative caseLiver transplantationAblationRadiosurgeryRadiofrequency ablationExternal beam radiationNuclear medicineTransplantationSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hepatocellular carcinoma (HCC) is the most common liver tumor, with a continually rising incidence. The curative treatment for HCC is surgical resection or liver transplantation; however, only a small portion of patients are eligible due to local tumor burden or underlying liver dysfunction. Most HCC patients receive nonsurgical liver-directed therapies (LDTs), including thermal ablation, transarterial chemoembolization (TACE), transarterial radioembolization (TARE), and external beam radiation therapy (EBRT). Stereotactic ablative body radiation (SABR) is a specific type of EBRT that can precisely deliver a high dose of radiation to ablate tumor cells using a small number of treatments (or fractions, typically 5 or less). With onboard MRI imaging, MRI-guided SABR can improve therapeutic dose while minimizing normal tissue exposure. In the current review, we discuss different LDTs and compare them with EBRT, specifically SABR. The emerging MRI-guided adaptive radiation therapy has been reviewed, highlighting its advantages and potential role in HCC management.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,339
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,096 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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