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Enregistrement W4280570668 · doi:10.1016/j.prro.2022.01.008

Embracing the Practical Aspects of Theranostics With Prostate-Specific Membrane Antigen–Targeted Lutetium-177

2022· article· en· W4280570668 sur OpenAlexafffund
Charlotte Manogue, Wenzhou Chen, Anthony Mazza, Audrey Dang, Brian Lewis, Christopher J.D. Wallis, Jodi Lyn Layton, Pedro Barata, Oliver Sartor, Kendra Harris

Notice bibliographique

RevuePractical Radiation Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesEMD SeronoAstellas PharmaAdvanced Accelerator ApplicationsAstellas Pharma CanadaEndocyteInvitaeBayerAstraZenecaAmgenPfizerMerck
Mots-clésMedicineProstate cancerTaxaneGlutamate carboxypeptidase IIOncologyCancer researchMedical physicsCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment options for men with metastatic castration-resistant prostate cancer are rapidly changing. In addition to novel anti-androgens and taxane-based chemotherapy, radiopharmaceuticals are having an increasing role. Although calcium-mimetic theranostics have been in use for years, newer approaches use molecularly targeted radiation therapy by conjugating isotopes to prostate-specific membrane antigen (PSMA) and in so doing directly target prostate cancer cells; 177 Lutetium-PSMA-617 is perhaps the best-known member of this new class. Expanding our capacity to deliver targeted beta-emitters requires additional planning and equipment. Having delivered close to 200 doses of 177 Lutetium-PSMA-617 at our center, we offer practical advice about patient selection, radiation safety, treatment administration, and toxicity monitoring. Although this blueprint is not the only way to expand a theranostics program beyond Radium-223, we offer our institutional experience with 177 Lutetium-PSMA-617 as an example to programs seeking to expand their radiopharmaceutical programs. We must rise to meet the patient-driven demand for these innovative and effective therapies.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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