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Enregistrement W3145614538 · doi:10.1097/rlu.0000000000003607

PET Imaging of Meningioma Using the Novel SSTR-Targeting Peptide 18F-SiTATE

2021· article· en· W3145614538 sur OpenAlexaff
Marcus Unterrainer, Simon Lindner, Leonie Beyer, Franz Josef Gildehaus, Andrei Todica, Lena M. Mittlmeier, Klaus Jurkschat, Carmen Wängler, Björn Wängler, Ralf Schirrmacher, Jörg C. Tonn, Nathalie L. Albert, Peter Bartenstein, Harun Ilhan

Notice bibliographique

RevueClinical Nuclear Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeningiomaSomatostatin receptorNuclear medicineReceptorCancer researchPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: PET using 68Ga-labeled somatostatin receptor (SSTR) ligands adds significant information in meningioma patients. 18F-SiTATE is a novel, 18F-labeled SSTR-targeting peptide with remarkable imaging properties. Here, we present a 72-year-old woman with falx meningioma and transosseous extension. 18F-SiTATE PET/CT was performed 12 months after the previous 68Ga-DOTATOC PET/CT with comparable quantitative uptake and very good spatial resolution. So far, the widespread use of SSTR ligands for NET and meningioma imaging is hampered by cost-intensive 68Ge/68Ga generators, low activity amounts, lower spatial resolution, and short half-life. 18F-SiTATE might foster widespread use of SSTR ligands, overcoming the shortcomings of 68Ga-labeled ligands.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,291 · 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'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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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