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Enregistrement W4410267781

Consensus Recommendations for Hyperpolarized [1-<sup>13</sup>C]pyruvate MRI Multi-center Human Studies.

2025· preprint· en· W4410267781 sur OpenAlexaff
Shonit Punwani, Peder E.Z. Larson, Christoffer Laustsen, Jan VanderMeulen, Jan Henrik Ardenkjær‐Larsen, Adam Autry, James A. Bankson, Jenna Bernard, Robert Bok, Lotte Bonde Bertelsen, Jenny Che, Albert P. Chen, Rafat Chowdhury, Arnaud Comment, Charles H. Cunningham, Duy Dang, Ferdia A. Gallagher, Adam Gaunt, Jeremy W. Gordon, Ashley Grimmer, James T. Grist, Esben Søvsø Szocska Hansen, Mathilde H. Lerche, Richard L. Hesketh, Jan-Bernd Hoevener, C. Hsieh, Kayvan R. Keshari, Sebastian Kozerke, Titus Lanz, Dirk Mayer, Mary A. McLean, Jae Mo Park, Jim Slater, Damian J. Tyler, Jean‐Luc Vanderheyden, Xu Duan, Daniel B. Vigneron

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced NMR Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCenter (category theory)Nuclear magnetic resonanceMedicineComputer sciencePhysicsChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

C-Pyruvate Preparation', 'MRI System Setup, Calibration, and Phantoms', 'Acquisition and Reconstruction', and 'Data Analysis and Quantification'. Consensus was present across categories, examples include that: (i) different HP pyruvate preparation methods could be used in human studies, but that the same release criteria have to be followed; (ii) site qualification and quality assurance must be performed with phantoms and that the same field strength must be used, but that the rest of the system setup and calibration methods could be determined by individual sites;(iii) the same pulse sequence and reconstruction methods were preferable, but the exact choice should be governed by the anatomical target; (iv) normalized metabolite area-under-curve (AUC) values and metabolite AUC were the preferred metabolism metrics. The work confirmed areas of consensus for multi-center study conduct and identified where further research is required to ascertain best practice.

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)0,112
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,132
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1120,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,007
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0200,006
Intégrité de la recherche0,0180,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,019

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,260 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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