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Enregistrement W4390791548 · doi:10.1002/cam4.6780

Establishing a robust radioligand therapy program: A practical approach for North American centers

2024· review· en· W4390791548 sur OpenAlexaff
Erik Mittra, Rebecca Wong, Celeste Winters, Adam Brown, Shondra Murley, Hagen F. Kennecke

Notice bibliographique

RevueCancer Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNovartis Pharmaceuticals Corporation
Mots-clésRadioligandMedicineComputer scienceInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radioligand therapy (RLT) is a targeted approach to treating cancer that has been shown to be safe and effective in a variety of disease states, including gastroenteropancreatic neuroendocrine tumors, lymphoma, and most recently, advanced prostate cancer. In the United States, patient access to this therapy is currently variable. Implementation of new RLT programs and expansion of existing programs are needed to broaden patient access to and standardize the delivery of RLT, especially as new therapies are introduced into clinical practice. Drawing from experience in establishing RLT programs in different settings, we have developed practical recommendations for building and implementing a robust RLT program. In this review, we present our recommendations for minimal requirements and optimal requirements, as well as system considerations, and special issues associated with implementing an RLT program in North American centers.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,297 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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