MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2522091447 · doi:10.1186/s13550-016-0225-4

82Rb PET imaging of myocardial blood flow—have we achieved the 4 “R”s to support routine use?

2016· editorial· en· W2522091447 sur OpenAlexaff
Robert A. deKemp, Ran Klein, Rob Beanlands

Notice bibliographique

RevueEJNMMI Research · 2016
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiac PETPositron emission tomographyCardiac imagingBlood flowNuclear medicinePet imagingMyocardial perfusion imagingRadiologyCoronary flow reserveCardiologyInternal medicineMedical physicsCoronary artery disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Routine quantification of myocardial blood flow (MBF) in absolute units of mL/min/g has long been one of the technical milestones expected to enable the widespread clinical application of cardiac positron emission tomography (PET). The recent study by Germino et al. [1] contributes significantly to the increasing body of literature supporting the potential for rubidium-82 (82Rb) PET to become the de facto clinical standard method for non-invasive quantification of MBF and myocardial flow reserve (MFR) in the routine diagnosis and management of patients with ischemic heart disease. The authors are commended for completing a very technically challenging study, including three-dimensional PET parametric imaging and arterial blood sampling validation with the ultra-short-lived tracers 82Rb and 15O-water.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEJNMMI ResearchMême sujetCardiac Imaging and DiagnosticsTravaux en français237 207