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Enregistrement W3096049656 · doi:10.2967/jnumed.120.254656

Feasibility of single-time-point dosimetry for radiopharmaceutical therapies

2020· article· en· W3096049656 sur OpenAlexafffund
Xinchi Hou, Julia Brosch-Lenz, Carlos Uribe, Alessandro Desy, Guido Böning, Jean‐Mathieu Beauregard, A. Ćeller, Arman Rahmim

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversité LavalUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDosimetryRadionuclide therapyNuclear medicineMedicinePopulationMedical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because of challenges in performing routine personalized dosimetry in radiopharmaceutical therapies, interest in single-time-point (STP) dosimetry, particularly using only a single SPECT scan, is on the rise. Meanwhile, there are questions about the reliability of STP dosimetry, with limited independent validations. In the present work, we analyzed 2 STP dosimetry methods and evaluated dose errors for several radiopharmaceuticals based on effective half-life distributions. <b>Methods:</b> We first challenged the common assumption that radiopharmaceutical effective half-lives across the population are gaussian-distributed (i.e., follow a normal distribution). Then, dose accuracy was estimated using 2 STP dosimetry methods for a wide range of potential post injection (p.i.) scan time points for different radiopharmaceuticals applied to neuroendocrine tumors and prostate cancer. The accuracy and limitations of each of the STP methods were discussed. <b>Results:</b> A lognormal distribution was more appropriate for capturing effective half-life distributions. The STP framework was promising for dosimetry of <sup>177</sup>Lu-DOTATATE and for kidney dosimetry of different radiopharmaceuticals (errors &lt; 30%). Meanwhile, for some radiopharmaceuticals, STP accuracy was compromised (e.g., in bone marrow and tumors for <sup>177</sup>-labeled prostate-specific membrane antigen [PSMA])). The optimal SPECT scanning time for <sup>177</sup>Lu-DOTATATE was approximately 72 h p.i., whereas 48&nbsp;h p.i. was better for <sup>177</sup>Lu-PSMA. <b>Conclusion:</b> Simplified STP dosimetry methods may compromise the accuracy of dose estimates, with some exceptions, such as for <sup>177</sup>Lu-DOTATATE and for kidney dosimetry in different radiopharmaceuticals. Simplified personalized dosimetry in the clinic continues to be challenging. On the basis of our results, we make suggestions and recommendations for improved personalized dosimetry using simplified imaging schemes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations77
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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