A History of <i>In Vivo</i> Neutron Activation Analysis in Measurement of Aluminum in Human Subjects
Notice bibliographique
Résumé
Aluminum, as an abundant metal, has gained widespread use in human life, entering the body predominantly as an additive to various foods and drinking water. Other major sources of exposure to aluminum include medical, cosmetic, and occupational routes. As a common environmental toxin, with well-known roles in several medical conditions such as dialysis encephalopathy, aluminum is considered a potential candidate in the causality of Alzheimer's disease. Aluminum mostly accumulates in the bone, which makes bone an indicator of the body burden of aluminum and an ideal organ as a proxy for the brain. Most of the techniques developed for measuring aluminum include bone biopsy, which requires invasive measures, causing inconvenience for the patients. There has been a considerable effort in developing non-invasive approaches, which allow for monitoring aluminum levels for medical and occupational purposes in larger populations. In vivo neutron activation analysis, a method based on nuclear activation of isotopes of elements in the body and their subsequent detection, has proven to be an invaluable tool for this purpose. There are definite challenges in developing in vivo non-invasive techniques capable of detecting low levels of aluminum in healthy individuals and aluminum-exposed populations. The following review examines the method of in vivo neutron activation analysis in the context of aluminum measurement in humans focusing on different neutron sources, interference from other activation products, and the improvements made in minimum detectable limits and patient dose over the past few decades.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».