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Enregistrement W4378349447 · doi:10.3390/curroncol30050365

Cryoablation and Immunotherapy: An Enthralling Synergy for Cancer Treatment

2023· article· en· W4378349447 sur OpenAlexvenueno aff
Zain al Abidine Medlej, Wassim Medlej, S. Slaba, Pedro Torrecillas, Antonio Serrano Cueto, Alberto Urbaneja, Adolfo Jimenes Garrido, Franco Lugnani

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryoablationMedicineCryosurgeryLung cancerCryotherapyNivolumabImmunotherapyCancerAblationMelanomaRadiologyOncologyCancer researchInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As less invasive options for surgical tumor removal, minimally invasive ablative techniques have gained popularity. Several solid tumors are being treated with cryoablation, a non-heat-based ablation technique. Cryoablation data in comparison over time demonstrates better tumor response and faster recovery. Combining cryosurgery with other cancer therapies has been explored to improve the cancer-killing process. Cryoablation with the combination of immunotherapy, results in a robust and efficient attack on the cancer cells. This article focuses on investigating the ability of cryosurgery to create a strong antitumor response when combined with immunologic agents resulting in a synergetic effect. To achieve this objective, we combined cryosurgery with immunotherapy using Nivolumab and lpilimumab. Five clinical cases of lymph node, lung cancer, bone, and lung metastasis were followed and analyzed. In this series of patients, percutaneous cryoablation and addressing immunity agents were technically feasible. In the follow-ups, there appeared to be no radiological evidence of new tumor development.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,281 · 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
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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