Use of imaging-based dosimetry for personalising radiopharmaceutical therapy of cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Theranostics – i.e., the combination of molecular imaging and radiopharmaceutical therapy of cancer targeting a common biological feature – is a rapidly expanding field owing the recent successes of novel radiopharmaceutical therapies, such as 177 Lu-based prostate-specific membrane antigen radioligand therapy of prostate cancer and peptide receptor radionuclide therapy of neuroendocrine tumours. Despite the ongoing technical developments in imaging-based dosimetry, the existence of tumour absorbed dose-efficacy and organ absorbed dose-toxicity relationships, as well as the high interpatient variability in absorbed doses per unit activity, radiopharmaceutical therapies are still mostly administered in a fixed-activity, one-size-fits-all fashion. This is at odds with the principles of radiation oncology, where the absorbed doses to tissues are prescribed and their delivery is carefully planned and controlled for each individual patient to maximise the clinical benefits. There is a growing body of clinical evidence that dosimetry-based radiopharmaceutical therapy allows to safely optimise tumour irradiation, which translates into improved clinical outcomes. In this narrative review, we will present the reported prospective clinical experience to date on the use of imaging-based dosimetry to personalise radiopharmaceutical therapies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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