SURG-76. Glowing Tumours: Implementation and utilization of 5-ALA at a Toronto academic neurosurgical center
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gleolan™, 5-aminolevulinic acid (5-ALA) is a surgical adjunct tool used by Neurosurgeons to visualize malignant glioma intraoperatively in brain tumour surgery. Class I evidence for the effectiveness of 5-ALA suggest that 5-ALA guided resection can improve the extent of tumour removal (Wen et al., 2020). For GBM, higher extent of resection (EOR) is a significant factor in improving survival (Weller et al., 2021). 5-ALA doubles the likelihood of GTR, and has demonstrated to improve progression-free survival (PFS) (Stummer et al.,2006). Since its’ implementation at Toronto Western Hospital (TWH) in 2019, 5ALA has been utilized selectively for 60 neurosurgical-oncology patients. This presentation will detail the current evidence and benefits of 5ALA. It will outline the implementation process at Canada’s largest and leading neurosurgical center, and the role of a neuro-oncology nurse practitioner (NP) in facilitating its successful implementation. Nursing considerations and reference materials will be provided to help teams implement the use of 5ALA at their local neurosurgical center.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».