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Enregistrement W4384030268 · doi:10.1007/s44178-023-00045-w

Delineation of clinical target volume in nasopharyngeal carcinoma

2023· article· en· W4384030268 sur OpenAlexaff
Quxia Zhang, Shaojun Lin

Notice bibliographique

RevueHolistic Integrative Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Key Clinical Specialty Discipline Construction Program of ChinaNatural Science Foundation of Fujian ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNasopharyngeal carcinomaMedicineRadiation therapyClinical PracticeMedical physicsOncologyRadiologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Radiotherapy is the mainstay treatment modality for nasopharyngeal carcinoma (NPC). Intensity-modulated radiation therapy (IMRT), as the standard technique, achieves the purpose of improving target coverage and better sparing of normal tissue. Increased attention has been given to explore various strategies for deescalating treatment intensity. The optimization of clinical target volume (CTV) is one of the most active research areas being widely discussed. Although the International Guidelines for the delineating of CTV in NPC had provided important references for clinicians, there are marked variations in practice among different institutions. This article reviews the development of CTV delineation in non-metastatic NPC patients among centers, and compares the similarities and differences in CTV delineation of various current guidelines in the hope of providing insights for future investigation. This review aims to provide a comprehensive summary of the development and evolution of CTV delineation on primary tumor and lymph nodes for definitive radiotherapy in non-metastatic NPC through historical lens. We also compare the differences of CTV delineation ways. In addition, we look into the clinical and practical challenges of CTV delineation, hoping to provide direction for future research.

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)0,004
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,326 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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