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Enregistrement W2800352358 · doi:10.1002/jbmr.3444

Functional and Hybrid Imaging of Bone Metastases

2018· review· en· W2800352358 sur OpenAlexaff
Gary Cook, Vicky Goh

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesCentre For Medical Engineering, King’s College LondonMedical Research CouncilBreast Cancer NowUniversity College LondonKing's College LondonEngineering and Physical Sciences Research CouncilRoyal College of RadiologistsNational Institute for Health and Care ResearchProstate Cancer UKCancer Research UKWellcome Trust
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingRadiologyBone scintigraphyPositron emission tomographyFunctional imagingRadiographyConventional radiographyMedical imagingSingle-photon emission computed tomographyNuclear medicineMedical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone metastases are common, cause significant morbidity, and impact on healthcare resources. Although radiography, computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and bone scintigraphy have frequently been used for staging the skeleton, these methods are insensitive and nonspecific for monitoring treatment response in a clinically relevant time frame. We summarize several recent reports on new functional and hybrid imaging methods including single photon emission CT/CT, positron emission tomography/CT, and whole-body MRI with diffusion-weighted imaging. These modalities generally show improvements in diagnostic accuracy for staging and response assessment over standard imaging methods, with the ability to quantify biological processes related to the bone microenvironment as well as tumor cells. As some of these methods are now being adopted into routine clinical practice and clinical trials, further evaluation with comparative studies is required to guide optimal and cost-effective clinical management of patients with skeletal metastases. © 2018 American Society for Bone and Mineral Research.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,287 · 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.

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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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