Optimisation of nasal swab analysis by liquid scintillation counting
Notice bibliographique
Résumé
When responding to an emergency radiological incident, rapid methods are needed to provide the physicians and radiation protection personnel with an early estimation of possible internal dose resulting from the inhalation of radionuclides. This information is needed so that appropriate medical treatment and radiological protection control procedures can be implemented. Nasal swab analysis, which employs swabs swiped inside a nostril followed by liquid scintillation counting of alpha and beta activity on the swab, could provide valuable information to quickly identify contamination of the affected population. In this study, various parameters (such as alpha/beta discrimination, swab materials, counting time and volume of scintillation cocktail etc) were evaluated in order to optimise the effectiveness of the nasal swab analysis method. An improved nasal swab procedure was developed by replacing cotton swabs with polyurethane-tipped swabs. Liquid scintillation counting was performed using a Hidex 300SL counter with alpha/beta pulse shape discrimination capability. Results show that the new method is more reliable than existing methods using cotton swabs and effectively meets the analysis requirements for screening personnel in an emergency situation. This swab analysis procedure is also applicable to wipe tests of surface contamination to minimise the source self-absorption effect on liquid scintillation counting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».