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Enregistrement W2035171949 · doi:10.1088/0952-4746/30/2/002

An estimation of the annual effective dose to the Canadian population from medical CT examinations

2010· article· en· W2035171949 sur OpenAlexaffabout
Jing Chen, D. Moir

Notice bibliographique

RevueJournal of Radiological Protection · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEffective dose (radiation)Per capitaNuclear medicineCollective dosePopulationRadiation doseMedical radiationMedical physicsComputed tomographyMedical imagingRadiation protectionRadiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was carried out to assess the annual per capita effective dose from medical diagnostic procedures using computed tomography (CT) in Canada. Relevant data concerning the nature and the frequency of various diagnostic CT examinations were obtained from the reports on Medical Imaging in Canada and Diagnostic Services in Ontario. Doses associated with examinations of different types were based primarily on typical effective doses used in the National Council on Radiation Protection and Measurements Report 160 with considerations of limited dose information surveyed in Canada. The results show that the per capita annual effective dose from diagnostic CT exams was 0.74 mSv in 2006, up from 0.19 mSv in 1991. This significant increase in population radiation dose from CT scans is due mainly to a more than doubling in the examination rate and to a higher radiation dose per procedure from the newer generation of multi-detector CTs.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations15
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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