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Enregistrement W2042077500 · doi:10.1097/00004032-200006000-00019

THE UNCERTAINTY IN THE ACTIVITY ESTIMATE FROM A LUNG COUNT DUE TO THE VARIABILITY IN CHEST WALL THICKNESS PROFILE

2000· article· en· W2042077500 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHealth Physics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorsoImaging phantomCalibrationMonte Carlo methodMeasurement uncertaintyDetectorUncertainty analysisNuclear medicineMaterials scienceBiomedical engineeringPhysicsMedicineMathematicsStatisticsOpticsAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calibration of a lung counter requires the use of a realistic torso phantom. The depth profile of both torso phantoms' (LLNL and JAERI) chest plate covers is fixed and assumed to be equivalent to a person's chest wall; however, ultrasound measurements of humans have shown this to be an approximation. When the depth profile of a calibration phantom is different from that of a subject, then a systematic uncertainty will be introduced into the activity estimate. Monte Carlo simulation has shown that changes in the depth profile of the chest wall thickness affect the counting efficiency. Ultrasound measurements have suggested that the coefficient of variation in the depth profile of the chest wall thickness lies between 13% and 26% for male workers; therefore, the added uncertainty to an activity estimate will be an over or underestimate of about a factor of 1.07 resulting from the different depth profile. The factor will be somewhat higher for females, probably about 1.2 at the extreme. These additional uncertainties resulting from depth profile differences are small compared with other uncertainties commonly encountered in lung counting: detector positioning, deposition patterns of the activity, measurement of the chest wall thickness, etc.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,351 · 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