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Enregistrement W2019608960 · doi:10.1016/j.carj.2009.02.035

Radiation Dose from Diagnostic Computed Tomography in Saskatchewan

2009· article· en· W2019608960 sur OpenAlexafffundabout
David A. Leswick, Nida S. Syed, Chance S. Dumaine, Hyun J. Lim, D. Fladeland

Notice bibliographique

RevueCanadian Association of Radiologists Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of SaskatchewanRoyal University Hospital
Organismes subventionnairesMinistry of Advanced EducationUniversity of Saskatchewan
Mots-clésMedicineNuclear medicinePelvisComputed tomographyAbdomenEffective dose (radiation)Radiation doseRadiologyTomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To calculate the effective dose from diagnostic computed tomography (CT) scans in Saskatchewan, Canada, and compare with other reported dose levels. METHODS: Data from CT scans were collected from 12 scanners in 7 cities across Saskatchewan. The patient age, scan type, and selected technique parameters including the dose length product and the volume computed tomography dose index were collected for a 2-week period. This information then was used to calculate effective doses patients are exposed to during CT examinations. Data from 2,061 clinically indicated CT examinations were collected, and of them 1,690 were eligible for analysis. Every examination during a 2-week period was recorded without selection. RESULTS: The average provincial estimated patient dose was as follows: head, 2.7 mSv (638 scans; standard deviation [SD], +/-1.6); chest, 11.3 mSv (376 scans; SD, +/-8.9); abdomen-pelvis, 15.5 mSv (578 scans; SD, +/-10.0); abdomen, 11.7 mSv (80 scans; SD, +/-11.48), and pelvis, 8.6 mSv (18 scans; SD, +/-6.04). Significant variation in dose between the CT scanners was observed (P = .049 for head, P = .001 for chest, and P = .034 for abdomen-pelvis). CONCLUSIONS: Overall, the estimated dose from diagnostic CT examinations was similar to other previously published Canadian data from British Columbia. This dose varied slightly from some other published standards, including being higher than those found in a review conducted in the United Kingdom in 2003.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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