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Enregistrement W4399304380 · doi:10.3390/curroncol31060233

Osteolytic Bone Metastasis: Different Radiotherapy Fractionation Schedules Compared Clinically and Radiographically

2024· article· en· W4399304380 sur OpenAlexvenueno aff
Zoi Liakouli, Anna Zygogianni, Ioannis Georgakopoulos, Kyriaki Mystakidou, John Kouvaris, Christos Antypas, Maria Nikoloudi, Vassilis Kouloulias

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHounsfield scaleRadiation therapyBone metastasisFractionationNuclear medicineMetastasisSurgeryInternal medicineCancerComputed tomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to compare three commonly used radiotherapy fractionation schedules for bone metastasis in terms of clinical and radiological effectiveness. A total of 93 patients with osteolytic bone metastasis were randomized to receive 8 Gyin a single fraction (group A), 20 Gy in 5 fractions (group B) and 30 Gy in 10 fractions (group C). Changes in bone density were measured using the Relative Electron Density (RED) type corrected by Thomas (pe = HU/1.950 + 1.0), where HU is Hounsfield Units. Pain response was assessed according to the Brief Pain Inventory tool. Quality of life was estimated using the EORTC QLQ-C30 and the MD Anderson Symptom (MDAS) tools.After RT, RED, together with the parameters of EORTC QLQ-C30, MDAS and SAT, significantly increased in all groups (p < 0.001).Specifically, the increase of RED was higher in group C compared to group Athree months post-RT (p = 0.014). Group C was also superior to group A in terms of QoL and BPI three months post-treatment. Multifractionated radiotherapy for osteolytic bone metastasis is superior to single fraction radiotherapy in terms of improvement in quality of life and bone remineralization three months post-RT.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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