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Enregistrement W2041130621 · doi:10.1097/hp.0b013e3181aba9c7

QUICKSCAN DICENTRIC CHROMOSOME ANALYSIS FOR RADIATION BIODOSIMETRY

2010· article· en· W2041130621 sur OpenAlexaffabout
Farrah Flegal, Y. Devantier, James P. McNamee, Ruth C. Wilkins

Notice bibliographique

RevueHealth Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodosimetryDicentric chromosomeTriageDosimetryChromosome aberrationRadiological weaponMass CasualtyNuclear medicineMedicineChromosomeIonizing radiationBiologyEmergency medicinePhysicsMedical emergencyIrradiationRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dicentric chromosome assay (DCA) is the gold-standard assay for accurately estimating unknown radiological doses to individuals following radiological or nuclear accidents. However in a mass-casualty scenario, this assay is not well suited for providing timely dose estimates due to its time- and expertise-intensive nature. In Canada, two approaches are being developed in an attempt to increase triage-quality biological dosimetry throughput. These are 1) increasing the number of trained personnel capable of conducting the DCA, and 2) evaluating alternative biodosimetry approaches or DCA variations. In a recent exercise, a new scoring technique (termed DCA QuickScan) was evaluated as an alternative rapid-scoring approach. Triage-quality conventional DCA and DCA QuickScan analysis were based upon scoring a minimum of 50 metaphase cells or 30 dicentrics by 9-15 scorers across four laboratories. Dose estimates for the conventional DCA were found to be within 0.5 Gy of the actual dose for 83% of the unknown samples, while DCA QuickScan dose estimates were within 0.5 Gy for 80% of the samples. Of the dose estimates falling 0.5 Gy or more outside the actual dose, the majority were dose over-estimates. It was concluded that the DCA QuickScan approach can provide critical dose information at a much faster rate than the conventional DCA without sacrificing accuracy. Future studies will further evaluate the accuracy of the DCA QuickScan method.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,005

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,301 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations70
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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