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Enregistrement W2082614986 · doi:10.1039/c3cc41554f

Tumour targeting with radiometals for diagnosis and therapy

2013· review· en· W2082614986 sur OpenAlexaff
Caterina F. Ramogida, Chris Orvig

Notice bibliographique

RevueChemical Communications · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaTRIUMF
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclidePositron emission tomographyMedical physicsNuclear medicineSingle-photon emission computed tomographyEmission computed tomographyComputer scienceMedicinePhysicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Use of radiometals in nuclear oncology is a rapidly growing field and encompasses a broad spectrum of radiotracers for imaging via PET (positron emission tomography) or SPECT (single-photon emission computed tomography) and therapy via α, β(-), or Auger electron emission. This feature article opens with a brief introduction to the imaging and therapy modalities exploited in nuclear medicine, followed by a discussion of the multi-component strategy used in radiopharmaceutical development, known as the bifunctional chelate (BFC) method. The modular assembly is dissected into its individual components and each is discussed separately. The concepts and knowledge unique to metal-based designs are outlined, giving insight into how these radiopharmaceuticals are evaluated for use in vivo. Imaging nuclides (64)Cu, (68)Ga, (86)Y, (89)Zr, and (111)In, and therapeutic nuclides (90)Y, (177)Lu, (225)Ac, (213)Bi, (188)Re, and (212)Pb will be the focus herein. Finally, key examples have been extracted from the literature to give the reader a sense of breadth of the field.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations250
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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