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Enregistrement W4406480614 · doi:10.1002/mp.17613

AAPM Task Group Report 274: Fluence rate dosimetry for photodynamic therapy (PDT)

2025· review· en· W4406480614 sur OpenAlexaff
Timothy C. Zhu, Brian W. Pogue, Andreea Dimofte, Jarod C. Finlay, Lothar Lilge, Ulaş Sunar, Charles B Simone, R.L.P. van Veen

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhotodynamic Therapy Research Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institutes of Health
Mots-clésDosimetryPhotodynamic therapyTask groupMedical physicsNuclear medicineMedicineChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photodynamic therapy (PDT) is a treatment modality clinically approved for several oncologic indications, including esophageal and endobronchial cancers, precancerous conditions including Barrett's esophagus and actinic keratosis, and benign conditions like age-related macular degeneration. While it is currently clinically underused, PDT is an area of significant research interest. Because PDT relies on the absorption of light energy by intrinsic or administered absorbers, the dosimetric quantity of interest is the absorbed energy per unit mass of tissue, proportional to the fluence rate of light in tissue. It has been demonstrated that the fluence rate at the tissue surface may differ significantly from the incident irradiance of light because of multiple scattering and absorption, both of which may vary among patients and tissue types. This report will review the current state-of-the-art fluence rate dosimetry technology. It will describe the two types of detectors currently available for fluence rate measurement, scattering-tip and fluorescence-based detectors, and review their principles of operation. The report will recommend strategies to establish calibration and quality assurance procedures for clinical fluence rate dosimetry equipment, and it will establish guidelines for clinical implementation of fluence rate dosimetry.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,364 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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