Practical aspects of PET oncology imaging while receiving 18F-FDG from a distant supplier
Notice bibliographique
Résumé
2126 Objectives This work discusses challenges faced by a PET/CT centre receiving 18F-FDG from a distant supplier. The secondary objective is to describe contingency plans for optimizing received shipments. Methods For over 3 years our facility has been receiving 18F-FDG transported by commercial airline from a supplier over 1000km away. In this time we have developed contingency plans for managing shipments along the transport route and an operational model incorporating maximum flexibility. Key to increasing patient scans are:1.Careful pre-screening of patients prior to their scan date avoids on-site cancellations. Patient questions are also addressed in order to enhance efficiency on scanning day.2.Timely communication of shipped activity to multiple email recipients every morning. Expected activity and arrival time are entered into a spreadsheet to quickly determine if all scheduled patients can be scanned or if low activity contingency plans must be used.3.Good communication with supplier, courier, and airline personnel, among others, aids in timely delivery of our 18F-FDG through awareness of the impact of delays on patient care. Results Table 1 shows the scan totals for the past 3 years. We have been able to increase the number of scans by 51% despite only increasing the number of scanning days by 24% while observing a marked increase in supplier production problems. Conclusions When receiving 18F-FDG from a distant vendor significant cancellations can be anticipated due to production and transport problems. Through careful establishment of contingency protocols, disruptions to patient care can be minimized.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».