The use of precision radiotherapy for the management of cancer-related pain in the abdomen
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Abdominal pain due to cancer is a significant and debilitating symptom for cancer patients, which is commonly undertreated. Radiotherapy (RT) for the management of abdominal cancer pain is underused, with limited awareness of its benefit. This review presents a discussion on current precision RT options for the management of cancer pain in the abdomen. RECENT FINDINGS: Precision RT focuses on delivering targeted and effective radiation doses while minimizing damage to surrounding healthy tissues. In patients with primary or secondary liver cancer, RT has been shown to significantly improve liver related cancer pain in the majority of patients. Also, symptom sequelae of tumour thrombus may be relieved with the use of palliative RT. Similarly, single dose, high precision stereotactic RT to the celiac plexus has been shown to significantly improve pain in patients with pancreatic cancer. Pain response for adrenal metastases has been less commonly investigated, but small series suggest that stereotactic body RT may reduce or alleviate pain. SUMMARY: RT is an effective option for the treatment of abdominal cancer pain. RT should be considered within the multidisciplinary treatment armamentarium, and may be successfully integrated, alone or in conjunction with other treatment modalities, in abdominal cancer-related pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».