Méthode rapide de dosage de l'uranium dans les urines

Cette étude présente une méthode de dosage de l'uranium dans les urines qui offre les avantages d'être rapide (30 min), simple et fine (seuil de détection à 0,32 µg/l). Cette méthode allie la rapidité de la minéralisation par micro-ondes à la précision de la mesure par spectrofluorimétrie par excitation laser

Évaluation de l’impact clinique du score de Gleason et de l’envahissement des vésicules séminales retrouvés sur des biopsies prostatiques transpérinéales de mapping réalisées avant curiethérapie de rattrapage

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Radiothérapie du cancer de la prostate localisé chez le sujet âgé : l’hypofractionnement modéré est-il le traitement de référence ?

International audienceRadiation therapy technique and schedules could be adapted to patient's age because of a natural history of prostate cancer perceived as different, taking into account the comorbidities of patients but also a particular tolerance of elderly subjects. Thus, in localized prostate cancer, evaluation of associated diseases is essential before considering a treatment that will be of interest only if the life expectancy is greater than 10 years. When a curative approach is decided, radiotherapy holds a place of choice. Due to the recent results of randomized studies evaluating moderate hypofractionnated radiotherapy, showing a carcinological equivalence compared to a standard fractionation, this reduction in the duration of treatment appears particularly indicated in this elderly population. This approach permits to maintain the quality of life of patients, potentially with lower costs for society. The purpose of this article is to present the results of randomized trials of moderate hypofractionnation and discuss their application in the population of elderly patients with localized prostate cancer. (C) 2018 Societe francaise de radiotherapie oncologique (SFRO). Published by Elsevier Masson SAS. All rights reserved.L’adaptation des modalités d’irradiation à l’âge peut se discuter du fait d’une histoire naturelle du cancer de la prostate perçue comme différente, de la prise en compte des comorbidités des patients mais aussi d’une tolérance particulière des sujets âgés. Ainsi, dans le cancer de prostate localisé, l’évaluation des maladies associées est essentielle avant d’envisager un traitement qui n’aura d’intérêt que si l’espérance de vie est supérieure à 10 ans. Quand une approche curative est décidée, la radiothérapie tient une place de choix. Du fait des résultats récents des études randomisés testant l’hypofractionnement modéré, montrant une équivalence sur le plan carcinologique par rapport à un fractionnement standard, cet réduction de la durée du traitement apparaît particulièrement indiqué dans cette population, dans un objectif de qualité de vie des patients et de diminution des couts pour la société. L’objectif de cet article est de présenter les résultats des essais randomisés concernant l’hypofractionnement modéré et de discuter leur application sur la population des sujets âgés atteints d’un cancer de la prostate localisé

Exclusive chemoradiotherapy for patients with medically inoperable early-stage oesophageal cancer.

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Comparison of machine learning algorithms and oversampling techniques for urinary toxicity prediction after prostate cancer radiotherapy

International audienceProstate cancer radiotherapy unavoidably involves the irradiation not only of the target volume, but also of healthy organs-at-risk, neighboring the prostate, likely causing adverse, toxicity-related side-effects. Specifically, in the case of urinary toxicity, these side effects might be associated with a variety of dosimetric, clinical and genetic factors, making its prediction particularly challenging. Given the inconsistency of available data concerning radiation-induced toxicity, it is crucial to develop robust models with superior predictive performance in order to perform tailored treatments. Machine Learning techniques emerge as appealing in this context, nevertheless without any consensus on the best algorithms to be used. This work proposes a comparison of several machine-learning strategies together with different minority class oversampling techniques for prediction of urinary toxicity following prostate cancer radiotherapy using dosimetric and clinical data. The performance of these classifiers was evaluated on the original dataset and using four different synthetic oversampling techniques. The area under the ROC curve (AUC) and the F-measure were employed to evaluate their performance. Results suggest that, regardless of the technique, oversampling always increases the prediction performance of the models (p=0.004). Overall, oversampling with Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) followed by Edited Nearest Neighbour algorithm (ENN) together with Regularized Discriminant Analysis (RDA) classifier provide the best performance (AUC=0.71). © 2019 IEEE

EP-1335: Efficacy and safety of hypofractionated loco-regional radiotherapy for breast cancer patients

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