Estimating Nurses' Exposures to Ionizing Radiation: The Elusive Gold Standard
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed ionizing radiation exposure in 58,125 registered nurses in British Columbia, Canada, for a cohort study of cancer morbidity and mortality. Two methods were used: (1) a survey of nurses in more than 100 acute care hospitals and health care centers; (2) and monitoring data reported to the National Dose Registry of Health Canada, considered the gold standard. The mean exposure of cohort nurses monitored during the study period from 1974 to 2000 was 0.27 milliSieverts (7028 person-years of monitoring). Of 609,809 person-years in the cohort, 554,595 (90.9%) were identified as unexposed by both exposure assessment methods. Despite crude agreement of 91% between the methods, weighted kappa for agreement beyond chance was only 0.045, and the sensitivity of the survey method to capture National Dose Registry monitored person-years was only 0.085 (specificity = 0.97). The survey missed exposures outside the acute care setting. The National Dose Registry also missed potential exposures, especially among hospital emergency department and pediatric staff nurses. It was unlikely that either method estimated nurses' true exposures to ionizing radiation with good sensitivity and specificity. The difficulty in exposure assessment likely arises because fewer than 10% of registered nurses are exposed to ionizing radiation, yet the settings in which they are exposed vary tremendously. This means that careful hazard assessment is required to ensure that monitoring is complete where exposures are probable, without incurring the excess costs and lack of specificity of including the unexposed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».