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Enregistrement W3110880763 · doi:10.2967/jnumed.120.253450

Mars Shot for Nuclear Medicine, Molecular Imaging, and Molecularly Targeted Radiopharmaceutical Therapy

2020· review· en· W3110880763 sur OpenAlexaff
Richard L. Wahl, Panithaya Chareonthaitawee, Bonnie Clarke, Alexander Drzezga, Liza Lindenberg, Arman Rahmim, James T. Thackeray, Gary A. Ulaner, Wolfgang Weber, Katherine Zukotynski, John J. Sunderland

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcMaster UniversityBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesSociety of Nuclear Medicine and Molecular Imaging
Mots-clésMolecular imagingMedicineValue (mathematics)Medical physicsEngineering ethicsComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging created the Value Initiative in 2017 as a major component of its strategic plan to further demonstrate the value of molecular imaging and molecularly targeted radiopharmaceutical therapy to patients, physicians, payers, and funding agencies. The research and discovery domain, 1 of 5 under the Value Initiative, has a goal of advancing the research and development of diagnostic and therapeutic nuclear medicine. Research and discovery efforts and achievements are essential to ensure a bright future for NM and to translate science to practice. Given the remarkable progress in the field, leaders from the research and discovery domain and society councils identified 5 broad areas of opportunity with potential for substantive growth and clinical impact. This article discusses these 5 growth areas, identifying specific areas of particularly high importance for future study and development. As there was an understanding that goals should be both visionary yet achievable, this effort was called the Mars shot for nuclear medicine.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,862
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,328 · 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'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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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