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Enregistrement W4405380799 · doi:10.1097/spc.0000000000000739

Palliative radiation therapy for locally advanced breast cancer

2024· review· en· W4405380799 sur OpenAlexaff
Stephen Lowell Ciocon, C.F.P.M. de Sousa, Gustavo Nader Marta, Jennifer Kwan

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Supportive and Palliative Care · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiation therapyPalliative careBreast cancerPalliative TherapyMedical physicsMEDLINEOncologyIntensive care medicineCancerInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Globally, breast cancer is the most commonly diagnosed cancer in women. Locally advanced breast cancers (LABCs) may necessitate palliative radiation therapy (RT) due to the severity of the patients' symptoms, inoperability, or other reasons precluding curative-intent treatment such as poor performance status and patient comorbidities. This review aims to discuss current evidence on palliative RT in LABC. RECENT FINDINGS: Advanced targeted RT techniques have led to improvements in local control with reduced treatment-related toxicities. Emerging short-course palliative RT prescriptions offer feasible options that avoid delay in systemic therapy. Additionally, recent studies also highlight approaches for integrating palliative RT with systemic therapies. SUMMARY: Palliative RT plays a vital role in managing symptoms and enhancing quality of life for LABC patients. However, there is currently no consensus on the optimal prescriptions for palliative RT in these patients. Standardized reporting of palliative RT studies is needed for robust comparison of efficacy and toxicity between various treatment regimens. Furthermore, future research on the optimal integration of RT with novel systemic agents is needed.

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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