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Enregistrement W2954546593 · doi:10.1007/s00259-019-04404-6

Two decades of SPECT/CT – the coming of age of a technology: An updated review of literature evidence

2019· review· en· W2954546593 sur OpenAlexaff
Ora Israel, Olivier Pellet, Lorenzo Biassoni, Diego De Palma, Enrique Estrada-Lobato, Gopinath Gnanasegaran, Torsten Kuwert, Christian la Fougère, Giuliano Mariani, Samia Massalha, Diana Páez, Francesco Giammarile

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteomyelitis and Bone Disorders Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesInternational Atomic Energy Agency
Mots-clésSingle-photon emission computed tomographyEmission computed tomographyMedicineModality (human–computer interaction)Computed tomographyNuclear medicineMedical physicsTomographyRadiologyPositron emission tomographyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Single-photon emission computed tomography (SPECT) combined with computed tomography (CT) was introduced as a hybrid SPECT/CT imaging modality two decades ago. The main advantage of SPECT/CT is the increased specificity achieved through a more precise localization and characterization of functional findings. The improved diagnostic accuracy is also associated with greater diagnostic confidence and better inter-specialty communication. METHODS: This review presents a critical assessment of the relevant literature published so far on the role of SPECT/CT in a variety of clinical conditions. It also includes an update on the established evidence demonstrating both the advantages and limitations of this modality. CONCLUSIONS: For the majority of applications, SPECT/CT should be a routine imaging technique, fully integrated into the clinical decision-making process, including oncology, endocrinology, orthopaedics, paediatrics, and cardiology. Large-scale prospective studies are lacking, however, on the use of SPECT/CT in certain clinical domains such as neurology and lung disorders. The review also presents data on the complementary role of SPECT/CT with other imaging modalities and a comparative analysis, where available.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations231
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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