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Enregistrement W2167619364 · doi:10.1103/physreve.87.032701

Nanodosimetry of Auger electrons: A case study from the decay of<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:msup><mml:mrow/><mml:mn>125</mml:mn></mml:msup></mml:math>I and 0–18-eV electron stopping cross sections of cytosine

2013· article· en· W2167619364 sur OpenAlexafffund
M. Michaud, M. Bazin, Léon Sanche

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésElectronIonizationRADIUSKinetic energyPhysicsAtomic physicsNuclear physicsIonComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radiopharmaceuticals emitting Auger electrons are often injected into patients undergoing cancer treatment with targeted radionuclide therapy (TRT). In this type of radiotherapy, the radiation source is radial and most of the emitted primary particles are low-energy electrons (LEEs) having kinetic energies distributed mostly from zero to a few hundred electron volts with very short ranges in biological media. These LEEs generate a high density of energy deposits and clustered damage, thus offering a relative biological effectiveness comparable to that of alpha particles. In this paper, we present a simple model and corresponding measurements to assess the energy deposited near the site of the radiopharmaceuticals in TRT. As an example, a calculation is performed for the decay of a single ${}^{125}$I radionuclide surrounded by a 1-nm-radius spherical shell of cytosine molecules using the energy spectrum of LEEs emitted by ${}^{125}$I along with their stopping cross sections between 0 and 18 eV. The dose absorbed by the cytosine shell, which occupies a volume of 4 nm${}^{3}$, is extremely high. It amounts to 79 kGy per decay of which 3$%$, 39$%$, and 58$%$ is attributed to vibrational excitations, electronic excitations, and ionization processes, respectively.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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