AAPM Medical Physics Practice Guideline 14.a: Yttrium‐90 microsphere radioembolization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Radioembolization using Yttrium‐90 ( 90 Y) microspheres is widely used to treat primary and metastatic liver tumors. The present work provides minimum practice guidelines for establishing and supporting such a program. Medical physicists play a key role in patient and staff safety during these procedures. Products currently available are identified and their properties and suppliers summarized. Appropriateness for use is the domain of the treating physician. Patient work up starts with pre‐treatment imaging. First, a mapping study using Technetium‐99 m (Tc‐99 m ) is carried out to quantify the lung shunt fraction (LSF) and to characterize the vascular supply of the liver. An MRI, CT, or a PET‐CT scan is used to obtain information on the tumor burden. The tumor volume, LSF, tumor histology, and other pertinent patient characteristics are used to decide the type and quantity of 90 Y to be ordered. On the day of treatment, the appropriate dose is assayed using a dose calibrator with a calibration traceable to a national standard. In the treatment suite, the care team led by an interventional radiologist delivers the dose using real‐time image guidance. The treatment suite is posted as a radioactive area during the procedure and staff wear radiation dosimeters. The treatment room, patient, and staff are surveyed post‐procedure. The dose delivered to the patient is determined from the ratio of pre‐treatment and residual waste exposure rate measurements. Establishing such a treatment modality is a major undertaking requiring an institutional radioactive materials license amendment complying with appropriate federal and state radiation regulations and appropriate staff training commensurate with their respective role and function in the planning and delivery of the procedure. Training, documentation, and areas for potential failure modes are identified and guidance is provided to ameliorate them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».