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Enregistrement W2893778533 · doi:10.1080/09553002.2018.1511929

The influence of changing dose rate patterns from inhaled beta-gamma emitting radionuclide on lung cancer

2018· article· en· W2893778533 sur OpenAlexafffund
Stephanie Puukila, Christopher Thome, Antone L. Brooks, Gayle E. Woloschak, Douglas R. Boreham

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Radiation Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensNOSM UniversityBruce Power (Canada)Laurentian University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteMitacsBruce Power
Mots-clésBeagleRadionuclideInhalationMedicineLung cancerNuclear medicineLungDose rateInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Dose and dose rate are both appropriate for estimating risk from internally deposited radioactive materials. We investigated the role of dose rate on lung cancer induction in Beagle dogs following a single inhalation of strontium-90 (90Sr), cerium-144 (144Ce), yttrium-91 (91Y), or yttrium-90 (90Y). As retention of the radionuclide is dependent on biological clearance and physical half-life a representative quantity to describe this complex changing dose rate is needed.Materials and methods: Data were obtained from Beagle dog experiments from the Inhalation Toxicology Research Institute. The authors selected the dose rate at the effective half-life of each radionuclide (DRef).Results: Dogs exposed to DRef (1–100 Gy/day) died within the first year after exposure from acute lung disease. Dogs exposed at lower DRef (0.1–10 Gy/day) died of lung cancer. As DRef decreased further (<0.1 Gy/day 90Sr, <0.5 Gy/day 144Ce, <0.9 Gy/day 91Y, <8 Gy/day 90Y), survival and lung cancer frequency were not significantly different from control dogs.Conclusion: Radiation exposures resulting from inhalation of beta-gamma emitting radionuclides that decay at different rates based on their effective half-life, leading to different rates of decrease in dose rate and cumulative dose, is less effective in causing cancer than acute low linear energy transfer exposures of the lung.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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