Adapting Laser Interstitial Thermal Therapy for the Treatment of Naturally Occurring Intracranial Tumors in Dogs
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Laser interstitial thermal therapy (LITT) is a minimally invasive surgical intervention permitting thermal ablation of intracranial targets such as tumors, radiation necrosis, or epileptogenic brain, including lesions that are deep, difficult to access, or recurrent that would otherwise have few viable surgical options. Despite its advantages, LITT has several limitations, including a restricted effective treatment zone (approximately 3 cm) and a limited ability to distinguish tumor margins from healthy brain tissue. Few viable animal models of appropriate size exist for studying LITT's impact on these disorders or for optimizing the technology and obviating its current limitations. Pet dogs develop these same disorders at similar rates to humans. We hypothesized that LITT could be made feasible in dogs, creating a unique model for in vivo LITT research and development. EXPERIMENTAL DESIGN: Canine cadaveric specimens and live dogs, including canine patients with spontaneously occurring intracranial gliomas, were used in this study. Commercially available equipment was used for neuronavigation (Curve, Brainlab) and to perform LITT (NeuroBlate, Monteris Medical). RESULTS: Canine cadavers and two end-of-life laboratory dogs allowed adaptation of the neuronavigation and LITT systems to dogs, with successful targeting and ablation of intracranial targets. Four canine patients with intracranial gliomas were subsequently successfully treated with these same technologies. CONCLUSIONS: This work establishes a unique canine model for in vivo LITT research and development using commercially available systems, as well as creating a viable cutting-edge therapeutic intervention for pet dogs with intracranial lesions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».