Dynamic Behaviors of a Periodic System with Threshold Policy-Guided Periodic and Intermittent Therapy of Tumor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Recent clinical studies provide strong evidence that adaptive tumor therapy is a promising threshold policy-guided periodic and intermittent treatment for prolonging treatment efficacy particularly for prostate cancer, despite the observed tumor size fluctuations in the patients. Understanding plausible patterns of tumor size fluctuations under different treatment scenarios is important to evaluate the therapy outcomes. Here we use state-of-the-art modeling and analytic frameworks of periodic switching systems and state-dependent switching systems to develop a dynamic model that mimics the adaptive therapy, and we describe dynamical behaviors of the model system with a particular focus on the patterns of periodic fluctuation. Under the threshold policy, patients may not be given therapies during the a priori treatment period. We show that this threshold-guided treatment will give rise to a new type of periodic solutions with complex structures, characterized as [Formula: see text]-periodic solutions. We examine, both theoretically and numerically, the existence, as well as the local and global stability of such periodic solutions, including the boundary periodic solutions with one vanished compartment and positive [Formula: see text]-periodic solutions. It is hoped this study also shows the great potential in developing a class of models to describe threshold-triggered periodic and intermittent control in many fields, which in turn may generate many new dynamic behaviors of nonsmooth dynamic systems.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».