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Enregistrement W1996766343 · doi:10.1088/0967-3334/34/10/1329

Improvements in an<i>in vivo</i>neutron activation analysis (NAA) method for the measurement of fluorine in human bone

2013· article· en· W1996766343 sur OpenAlexaffabout
Farshad Mostafaei, Fiona E. McNeill, David R. Chettle, W. V. Prestwich

Notice bibliographique

RevuePhysiological Measurement · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDetection limitNeutron activation analysisDetectorLithium fluorideIrradiationRadiochemistryImaging phantomElectromagnetic shieldingMaterials scienceChemistryAnalytical Chemistry (journal)OpticsPhysicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We previously published a method for the in vivo measurement of bone fluoride using neutron activation analysis (NAA) and demonstrated the utility of the technique in a pilot study of environmentally exposed people. The method involved activation of the hand in an irradiation cavity at the McMaster University Accelerator Laboratory and acquisition of the resultant γ-ray signals in a '4π' NaI(Tl) detector array of nine detectors. In this paper we describe a series of improvements to the method. This was investigated via measurement of hand simulating phantoms doped with varying levels of fluorine and fixed amounts of sodium, chlorine and calcium. Four improvements to the technique were tested since our first publication. The previously published detection limit for phantom measurements using this system was 0.66 mg F/g Ca. The accelerator irradiation and detection facilities were relocated to a new section of the laboratory and one more detector was added to the detection system. This was found to reduce the detection limit (possibly because of better detection shielding and additional detector) to 0.59 mg F/g Ca, a factor of 1.12. A new set of phantoms was developed and in this work we show that they improved the minimum detectable limit for fluoride in phantoms irradiated using neutrons produced by 2.15 MeV protons on lithium by a factor of 1.55. We compared the detection limits previously obtained using a summed signal from the nine detectors with the detection limit obtained by acquiring the spectra in anticoincidence mode for reduction of the disturbing signal from chlorine in bone. This was found to improve the ratio of the detection of fluorine to chlorine (an interfering signal) by a factor of 2.8 and the resultant minimum detection limit was found to be reduced by a factor of 1.2. We studied the effects of changing the timing of γ-ray acquisition. Our previously published data used a series of three 10 s acquisitions followed by a 300 s count. Changing the acquisition to a series of six 5 s acquisitions was found to further improve the detection limit by a factor of 1.4. We also present data showing that if the neutron dose is delivered to the phantom in a shorter time period, i.e. the dose rate is increased and irradiation shortened then the detection limit can be reduced by a further factor of 1.35.The overall improvement in detection limit by employing all of these changes was found to be a factor of 3.9. The technique now has an in phantom detection limit of 0.17 mg F/g Ca compared to a previous detection limit of 0.66 mg F/g Ca. The system can now be tested on human volunteers to see if individuals with diagnosed fluorosis can be distinguished from the general Canadian population using this technique.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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