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Enregistrement W3134481849 · doi:10.5489/cuaj.7268

Canadian Urological Association best practice report: Prostate-specific membrane antigen positron emission tomography/computed tomography (PSMA PET/CT) and PET/magnetic resonance (MR) in prostate cancer

2021· article· en· W3134481849 sur OpenAlexaffvenueabout
Bobby Shaygan, Katherine Zukotynski, François Bénard, Cynthia Ménard, Golmehr Sistani, Glenn Bauman, Patrick Veit‐Haibach, Ur Metser

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern UniversityUniversité de MontréalMcMaster UniversitySpinal Cord Injury BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerPositron emission tomographyGlutamate carboxypeptidase IIMedicineMagnetic resonance imagingManagement of prostate cancerClinical PracticeRadiologyProstatePositron emissionCancerNuclear medicineOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate-specific membrane antigen (PSMA)-targeted positron emission tomography (PET) is increasingly being used worldwide as part of the clinical workup for men with prostate cancer. With high overall accuracy for the detection of prostate cancer, PSMA-targeted PET has an increasingly established role in the setting of biochemical failure after primary therapy and an evolving role in the setting of initial disease staging; its utility for guiding management in the setting of metastatic disease is less clear. Although the specificity is high, familiarization with potential pitfalls in the interpretation of PSMA-targeted PET, including knowledge of the causes for false-positive and negative examinations, is critical. The aim of this best practice report is to provide an illustrative discussion of the current and evolving clinical indications for PSMA-targeted PET, as well as a review of physiological radiopharmaceutical biodistribution and potential imaging pitfalls.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,249 · 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'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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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