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Enregistrement W4387141463 · doi:10.2967/jnumed.123.265906

The Development and Validation of Radiopharmaceuticals Targeting Bacterial Infection

2023· article· en· W4387141463 sur OpenAlexaff
Alberto Signore, Alvaro A. Ordoñez, C. Arjun, Gurpreet Kaur Aulakh, Nicolas Bézière, Ekaterina Dadachova, Thomas Ebenhan, Ulises Granados, Aruna Korde, Amir Reza Jalilian, Wening Lestari, Archana Mukherjee, Miloš Petřík, Tamer M. Sakr, Clara Santos‐Cuevas, Mick M. Welling, Jan Rijn Zeevaart, Sanjay K. Jain, David M. Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésAtomic energyAgency (philosophy)Medical physicsMedicineClinical PracticeEngineering ethicsFamily medicineEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International Atomic Energy Agency organized a technical meeting at its headquarters in Vienna, Austria, in 2022 that included 17 experts representing 12 countries, whose research spanned the development and use of radiolabeled agents for imaging infection. The meeting focused largely on bacterial pathogens. The group discussed and evaluated the advantages and disadvantages of several radiopharmaceuticals, as well as the science driving various imaging approaches. The main objective was to understand why few infection-targeted radiotracers are used in clinical practice despite the urgent need to better characterize bacterial infections. This article summarizes the resulting consensus, at least among the included scientists and countries, on the current status of radiopharmaceutical development for infection imaging. Also included are opinions and recommendations regarding current research standards in this area. This and future International Atomic Energy Agency-sponsored collaborations will advance the goal of providing the medical community with innovative, practical tools for the specific image-based diagnosis of infection.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,320 · 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.

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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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