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Enregistrement W4411476569 · doi:10.1016/j.adro.2025.101810

Functional Imaging of Changes in Lung Function Before and After Radiation Therapy of Lung Cancer

2025· article· en· W4411476569 sur OpenAlexfundno aff
Jonathan Percy, Marrissa J. McIntosh, E. Wallat, Keegan Staab, Andrew D. Hahn, K.J. Carey, Gregory P. Barton, John E. Bayouth, Rodrigo Bello, Scott B. Perlman, Sean B. Fain

Notice bibliographique

RevueAdvances in Radiation Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of the Vice Chancellor for Research and Graduate Education, University of Wisconsin-MadisonDepartment of Radiology, University of Wisconsin-MadisonNational Institutes of HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Wisconsin Carbone Cancer CenterNational Aeronautics and Space AdministrationSt. Baldrick's FoundationIowa Space Grant ConsortiumWisconsin Alumni Research Foundation
Mots-clésMedicineLung cancerLung functionRadiation therapyLungRadiologyMedical physicsPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2024, it is predicted that the total number of new respiratory and breast cancer cases will both exceed 250,000.1 More than 50% of these patients will receive thoracic radiation therapy (RT) as part of their treatment regime.2 Radiation-induced lung injury (RILI) is a serious side effect of radiation treatment3 and, as a disease process, encompasses an early (within 1-6 months) inflammatory response known as radiation pneumonitis (RP), and, in a subset of patients, progression to permanent tissue remodeling and fibrosis, ie, radiation pulmonary fibrosis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,330 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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