Radiation awareness among radiology residents, technologists, fellows and staff: where do we stand?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate and compare the knowledge of radiation dose and risk incurred in common radiology examinations among radiology residents, fellows, staff radiologists and technologists. METHODS: A questionnaire containing 17 multiple choice questions was administered to all residents, technologists, fellows and staff radiologists of the department of medical imaging through the hospital group mailing list. RESULTS: A total of 92 responses was received. Mean score was 8.5 out of 17. Only 48 % of all participants scored more than 50 % correct answers. Only 23 % were aware of dose from both single-view and two-view chest X-ray; 50-70 % underestimated dose from common studies; 50-75 % underestimated the risk of fatal cancer. Awareness about radiation exposure in pregnancy is variable and particularly poor among technologists. A statistically significant comparative knowledge gap was found among technologists. CONCLUSIONS: Our results show a variable level of knowledge about radiation dose and risk among radiology residents, fellows, staff radiologists and technologists, but overall knowledge is inadequate in all groups. There is significant underestimation of dosage and cancer risk from common examinations, which could potentially lead to suboptimal risk assessment and excessive or unwarranted studies posing significant radiation hazard to the patient and radiology workers. MAIN MESSAGES: • Knowledge of radiation dose and risk is poor among all radiology workers. • Significant knowledge gap among technologists compared to residents, fellows and staff radiologists. • Significant underestimation of radiation dose and cancer risk from common examinations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».