Radioisotope Shortages in Nuclear Medicine: How We Got There and Developing Solutions
Notice bibliographique
Résumé
On May 18, 2009, Atomic Energy of Canada Limited (AECL) announced that the 52-year-old National Research Universal (NRU) reactor at Chalk River was out of service after detection of a heavy-water leak in the containment vessel, and they would not be able to supply several radioisotopes, most notably molybdenum 99 (Mo) used in the manufacture of Tc generators. Because approximately 40%e50% of the world’s supply of Mo was produced at the NRU reactor, this sudden loss threatened the provision of nuclear medicine studies to millions of patients around the world. There are approximately 30,000 nuclear medicine procedures performed every week in Canada at more than 200 nuclear medicine facilities and more than 15,000,000 every year in the United States. More than 70% of those procedures use Tc radiopharmaceuticals. By the end of May 2009, it became obvious that this would not be a shortterm problem, and, in August, the AECL announced that the NRU reactor would not return to service before Spring 2010. To further compound a bad situation, the second largest supplier of Mo in the world, the HFR-Petten reactor in the Netherlands was shut down for a 4-week routine maintenance in late July, which resulted in even more marked shortages into late August. Unfortunately, this was not the first prolonged shutdown of the NRU reactor. In late 2007, a dispute between the Canadian Nuclear Safety Commission (CNSC) and AECL caused an extended outage that eventually resulted in an act of Parliament (Bill C-38) to allow restarting of the NRU reactor. Subsequently, several reports examined the issues and problems surrounding those events, and recommendations were made to prevent a similar occurrence. A June 2008 report by Talisman International [1] laid the blame on a culture of informality and interactions that were ‘‘expert based’’ and not ‘‘process based.’’ A separate report of the Ad
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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 | 0,026 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,013 |
| Communication savante | 0,022 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,037 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,007 |
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 ».