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Prise en compte de la distribution de la dose d’irradiation au cœur à la prédiction d’une valvulopathie radio-induite : application aux données des survivants des cancers pédiatriques
No full textThe average recovery rate for childhood cancers is now 70 to 80%. Radiotherapy is one of the most recommended treatments, but it can cause critical iatrogenic effects in the long term, notably radiation-induced valvulopathy. Models identifying the patients most at risk could make it possible to personalize follow-up protocols and identify these adverse effects early on. Currently, predictive models of these effects still need to be determined and mainly use the average radiation dose received at the organ level, thus omitting the potential effects of the high spatial heterogeneity of the received doses. Our work explores the integration of new variables and new types of models for a more refined characterization of patients at risk. Using data from the French Childhood Cancer Survivors Study (FCCSS), we have shown that the risk of valvulopathy, estimated via a Cox proportional hazards model, depended on the dose-volume histogram: it increases for high doses but also, although less significantly, for doses of 5 to 20 Gy, received over more than 90% of the heart volume. Secondly, we have exploited recent developments in dosiomics to extract aggregated information from dose matrices. We have shown that when clinical variables are available, the average dose to the heart could be a sufficient predictor. However, selecting dosiomics indicators is a good alternative for populations receiving a non-homogeneous dose to the heart. Finally, we evaluated our approaches in a second European PanCare cohort. The provided results will improve international surveillance guidelines for childhood cancer survivors for risk of valvulopathy.Le taux moyen de guérison des cancers de l'enfant atteint aujourd'hui 70 à 80 %. La radiothérapie est l'un des traitements les plus préconisés, mais elle peut provoquer, à long terme, des effets iatrogènes importants, notamment des valvulopathies radio-induites. Des modèles identifiant les patients les plus à risques pourraient permettre de personnaliser les protocoles de suivi et d'identifier précocement ces effets indésirables. Actuellement, les modèles de prédiction de ces effets sont encore peu fiables et utilisent principalement la dose moyenne de radiations reçues au niveau des organes, omettant ainsi les effets potentiels de la forte hétérogénéité spatiale des doses reçues. Nos travaux explorent l'intégration de nouvelles variables et de nouveaux types de modèles pour une caractérisation plus fine des patients à risque. A l'aide des données de la corhorte French Childhood Cancer Survivors Study (FCCSS), nous avons montré que le risque de valvulopathie, estimé via un modèle à risques proportionnels de Cox, dépendait de l'histogramme dose-volume : il augmente pour des doses élevées mais également, bien que de manière moins significative, pour des doses de 5 à 20 Gy reçues sur plus de 90 % du volume du cœur. Dans un second temps, nous avons exploité les récents développements des dosiomics pour extraire des informations agrégées des matrices de doses. Nous avons ainsi montré que lorsque les variables cliniques sont disponibles, la dose moyenne au cœur pourrait être un prédicteur suffisant mais que la sélection d'indicateurs dosiomics était une bonne alternative pour des populations ayant reçu une dose au cœur non-homogène. Enfin, nous avons évalué nos approches sur une deuxième cohorte, la cohorte européenne PanCare. Les résultats fournis contribueront à améliorer les recommandations internationales pour la surveillance des survivants du cancer chez l'enfant pour le risque de valvulopathie
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Prise en compte de la distribution de la dose d’irradiation au cœur à la prédiction d’une valvulopathie radio-induite : application aux données des survivants des cancers pédiatriques
No full textThe average recovery rate for childhood cancers is now 70 to 80%. Radiotherapy is one of the most recommended treatments, but it can cause critical iatrogenic effects in the long term, notably radiation-induced valvulopathy. Models identifying the patients most at risk could make it possible to personalize follow-up protocols and identify these adverse effects early on. Currently, predictive models of these effects still need to be determined and mainly use the average radiation dose received at the organ level, thus omitting the potential effects of the high spatial heterogeneity of the received doses. Our work explores the integration of new variables and new types of models for a more refined characterization of patients at risk. Using data from the French Childhood Cancer Survivors Study (FCCSS), we have shown that the risk of valvulopathy, estimated via a Cox proportional hazards model, depended on the dose-volume histogram: it increases for high doses but also, although less significantly, for doses of 5 to 20 Gy, received over more than 90% of the heart volume. Secondly, we have exploited recent developments in dosiomics to extract aggregated information from dose matrices. We have shown that when clinical variables are available, the average dose to the heart could be a sufficient predictor. However, selecting dosiomics indicators is a good alternative for populations receiving a non-homogeneous dose to the heart. Finally, we evaluated our approaches in a second European PanCare cohort. The provided results will improve international surveillance guidelines for childhood cancer survivors for risk of valvulopathy.Le taux moyen de guérison des cancers de l'enfant atteint aujourd'hui 70 à 80 %. La radiothérapie est l'un des traitements les plus préconisés, mais elle peut provoquer, à long terme, des effets iatrogènes importants, notamment des valvulopathies radio-induites. Des modèles identifiant les patients les plus à risques pourraient permettre de personnaliser les protocoles de suivi et d'identifier précocement ces effets indésirables. Actuellement, les modèles de prédiction de ces effets sont encore peu fiables et utilisent principalement la dose moyenne de radiations reçues au niveau des organes, omettant ainsi les effets potentiels de la forte hétérogénéité spatiale des doses reçues. Nos travaux explorent l'intégration de nouvelles variables et de nouveaux types de modèles pour une caractérisation plus fine des patients à risque. A l'aide des données de la corhorte French Childhood Cancer Survivors Study (FCCSS), nous avons montré que le risque de valvulopathie, estimé via un modèle à risques proportionnels de Cox, dépendait de l'histogramme dose-volume : il augmente pour des doses élevées mais également, bien que de manière moins significative, pour des doses de 5 à 20 Gy reçues sur plus de 90 % du volume du cœur. Dans un second temps, nous avons exploité les récents développements des dosiomics pour extraire des informations agrégées des matrices de doses. Nous avons ainsi montré que lorsque les variables cliniques sont disponibles, la dose moyenne au cœur pourrait être un prédicteur suffisant mais que la sélection d'indicateurs dosiomics était une bonne alternative pour des populations ayant reçu une dose au cœur non-homogène. Enfin, nous avons évalué nos approches sur une deuxième cohorte, la cohorte européenne PanCare. Les résultats fournis contribueront à améliorer les recommandations internationales pour la surveillance des survivants du cancer chez l'enfant pour le risque de valvulopathie
Prise en compte de la distribution de la dose d’irradiation au cœur à la prédiction d’une valvulopathie radio-induite : application aux données des survivants des cancers pédiatriques
No full textThe average recovery rate for childhood cancers is now 70 to 80%. Radiotherapy is one of the most recommended treatments, but it can cause critical iatrogenic effects in the long term, notably radiation-induced valvulopathy. Models identifying the patients most at risk could make it possible to personalize follow-up protocols and identify these adverse effects early on. Currently, predictive models of these effects still need to be determined and mainly use the average radiation dose received at the organ level, thus omitting the potential effects of the high spatial heterogeneity of the received doses. Our work explores the integration of new variables and new types of models for a more refined characterization of patients at risk. Using data from the French Childhood Cancer Survivors Study (FCCSS), we have shown that the risk of valvulopathy, estimated via a Cox proportional hazards model, depended on the dose-volume histogram: it increases for high doses but also, although less significantly, for doses of 5 to 20 Gy, received over more than 90% of the heart volume. Secondly, we have exploited recent developments in dosiomics to extract aggregated information from dose matrices. We have shown that when clinical variables are available, the average dose to the heart could be a sufficient predictor. However, selecting dosiomics indicators is a good alternative for populations receiving a non-homogeneous dose to the heart. Finally, we evaluated our approaches in a second European PanCare cohort. The provided results will improve international surveillance guidelines for childhood cancer survivors for risk of valvulopathy.Le taux moyen de guérison des cancers de l'enfant atteint aujourd'hui 70 à 80 %. La radiothérapie est l'un des traitements les plus préconisés, mais elle peut provoquer, à long terme, des effets iatrogènes importants, notamment des valvulopathies radio-induites. Des modèles identifiant les patients les plus à risques pourraient permettre de personnaliser les protocoles de suivi et d'identifier précocement ces effets indésirables. Actuellement, les modèles de prédiction de ces effets sont encore peu fiables et utilisent principalement la dose moyenne de radiations reçues au niveau des organes, omettant ainsi les effets potentiels de la forte hétérogénéité spatiale des doses reçues. Nos travaux explorent l'intégration de nouvelles variables et de nouveaux types de modèles pour une caractérisation plus fine des patients à risque. A l'aide des données de la corhorte French Childhood Cancer Survivors Study (FCCSS), nous avons montré que le risque de valvulopathie, estimé via un modèle à risques proportionnels de Cox, dépendait de l'histogramme dose-volume : il augmente pour des doses élevées mais également, bien que de manière moins significative, pour des doses de 5 à 20 Gy reçues sur plus de 90 % du volume du cœur. Dans un second temps, nous avons exploité les récents développements des dosiomics pour extraire des informations agrégées des matrices de doses. Nous avons ainsi montré que lorsque les variables cliniques sont disponibles, la dose moyenne au cœur pourrait être un prédicteur suffisant mais que la sélection d'indicateurs dosiomics était une bonne alternative pour des populations ayant reçu une dose au cœur non-homogène. Enfin, nous avons évalué nos approches sur une deuxième cohorte, la cohorte européenne PanCare. Les résultats fournis contribueront à améliorer les recommandations internationales pour la surveillance des survivants du cancer chez l'enfant pour le risque de valvulopathie
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Prise en compte de la distribution de la dose d’irradiation au cœur à la prédiction d’une valvulopathie radio-induite : application aux données des survivants des cancers pédiatriques
No full textLe taux moyen de guérison des cancers de l'enfant atteint aujourd'hui 70 à 80 %. La radiothérapie est l'un des traitements les plus préconisés, mais elle peut provoquer, à long terme, des effets iatrogènes importants, notamment des valvulopathies radio-induites. Des modèles identifiant les patients les plus à risques pourraient permettre de personnaliser les protocoles de suivi et d'identifier précocement ces effets indésirables. Actuellement, les modèles de prédiction de ces effets sont encore peu fiables et utilisent principalement la dose moyenne de radiations reçues au niveau des organes, omettant ainsi les effets potentiels de la forte hétérogénéité spatiale des doses reçues. Nos travaux explorent l'intégration de nouvelles variables et de nouveaux types de modèles pour une caractérisation plus fine des patients à risque. A l'aide des données de la corhorte French Childhood Cancer Survivors Study (FCCSS), nous avons montré que le risque de valvulopathie, estimé via un modèle à risques proportionnels de Cox, dépendait de l'histogramme dose-volume : il augmente pour des doses élevées mais également, bien que de manière moins significative, pour des doses de 5 à 20 Gy reçues sur plus de 90 % du volume du cœur. Dans un second temps, nous avons exploité les récents développements des dosiomics pour extraire des informations agrégées des matrices de doses. Nous avons ainsi montré que lorsque les variables cliniques sont disponibles, la dose moyenne au cœur pourrait être un prédicteur suffisant mais que la sélection d'indicateurs dosiomics était une bonne alternative pour des populations ayant reçu une dose au cœur non-homogène. Enfin, nous avons évalué nos approches sur une deuxième cohorte, la cohorte européenne PanCare. Les résultats fournis contribueront à améliorer les recommandations internationales pour la surveillance des survivants du cancer chez l'enfant pour le risque de valvulopathie.The average recovery rate for childhood cancers is now 70 to 80%. Radiotherapy is one of the most recommended treatments, but it can cause critical iatrogenic effects in the long term, notably radiation-induced valvulopathy. Models identifying the patients most at risk could make it possible to personalize follow-up protocols and identify these adverse effects early on. Currently, predictive models of these effects still need to be determined and mainly use the average radiation dose received at the organ level, thus omitting the potential effects of the high spatial heterogeneity of the received doses. Our work explores the integration of new variables and new types of models for a more refined characterization of patients at risk. Using data from the French Childhood Cancer Survivors Study (FCCSS), we have shown that the risk of valvulopathy, estimated via a Cox proportional hazards model, depended on the dose-volume histogram: it increases for high doses but also, although less significantly, for doses of 5 to 20 Gy, received over more than 90% of the heart volume. Secondly, we have exploited recent developments in dosiomics to extract aggregated information from dose matrices. We have shown that when clinical variables are available, the average dose to the heart could be a sufficient predictor. However, selecting dosiomics indicators is a good alternative for populations receiving a non-homogeneous dose to the heart. Finally, we evaluated our approaches in a second European PanCare cohort. The provided results will improve international surveillance guidelines for childhood cancer survivors for risk of valvulopathy
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
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