Radionuklidtherapie im Behandlungskonzept von Knochenmetastasen
Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung Die durch Knochenmetastasen hervorgerufenen Komplikationen und Schmerzen führen zu einer erheblichen Beeinträchtigung der Lebensqualität. Im Rahmen eines multimodalen Therapiekonzeptes für die Behandlung von Knochenmetastasen ist eine effektive Analgesie unverzichtbar. β-Strahler wie Strontium-89-Chlorid und Samarium- 153-EDTMP können vor allem bei Patienten mit osteoblastisch metastasierten Tumoren eine signifikante Schmerzreduktion erzielen. Die mit der Substanzgruppe verbundene Hämatotoxizität hat jedoch bisher zu einem zurückhaltenden Einsatz der Substanzen geführt. Des Weiteren ist diese Zurückhaltung auch auf die geringe Anzahl an prospektiv randomisierten Studien zurückzuführen. Für den β-Strahler Radium-223-Chlorid konnte in einer großen randomisierten Studie neben einer Schmerzreduktion eine Verlängerung des medianen Gesamtüberlebens von Patienten mit kastrationsrefraktärem Prostatakarzinom um 2,8 Monate (14 vs. 11,2 Monate im Placeboarm) beobachtet werden. Diese Effekte waren mit einer im Vergleich zu β-Strahlern deutlich niedrigeren Hämatotoxizität assoziiert. Die vielversprechenden Ergebnisse von Radium-223-Chlorid lassen einen vermehrten Einsatz von Radionukliden bei Patienten mit Prostatakarzinom erwarten.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".