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Enregistrement W2888777058 · doi:10.1093/eurheartj/ehy563.p4697

P4697Multi-center clinical evaluation of a precision-controlled rubidium-82 elution system for PET myocardial perfusion imaging

2018· article· en· W2888777058 sur OpenAlexaff
Jennifer M. Renaud, A. Guo, Karen Y. Gulenchyn, Marie-Ève Trottier, Jonathan Abele, François Harel, Rob Beanlands, Robert A. deKemp

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversity of Alberta HospitalSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMontreal Heart InstituteUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerfusionMyocardial perfusion imagingRubidiumNuclear medicinePerfusion scanningPet imagingPositron emission tomographyRadiologyPotassium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Rubidium-82 (Rb-82) PET myocardial perfusion imaging (MPI) is gaining widespread use due to its superior diagnostic accuracy and its availability without the need for an onsite cyclotron. Rb-82 cardiac PET also enables evaluation of myocardial flow reserve and left ventricular ejection fraction at peak stress, further enhancing patient management with very low radiation exposure. For optimal MPI and added myocardial blood flow (MBF) quantification with low test-retest variability, eluted Rb-82 activity profiles should be accurate, precise and delivered consistently over a relatively short time interval. For patient safety, elutions must be free of breakthrough of the long-lived parent isotope strontium-82 (Sr-82), and Sr-85. We evaluated the performance of a commercial Rb-82 elution system using constant-activity-rate infusions for PET MPI at different imaging centers. Methods: The performance of six Rb-82 elution system units (RUBY-FILL) was evaluated at five PET imaging sites over a 2-year period (1,300 cumulative days of use). N=6,582 patients underwent rest-stress MPI (total = 13,164 scans) with weight-based infusions of 10 MBq/kg. A standard 30s square-wave “constant-activity” infusion, unique to this device, was used to allow for additional flow quantification with 3D dynamic PET imaging. Automated quality control (QC) measurements of Rb-82 yield and Sr breakthrough detection limit values were recorded daily from which precision was estimated. For the patient elutions, bias and precision of the requested vs. delivered activity (MBq) and elution time (s) were determined. Bias and precision values were compared between imaging sites using one-way analysis of variance, with p<0.05 considered statistically significant.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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