Occupational Radiation Exposure in Health Care Facilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Radiation, which is used extensively to diagnose and treat human diseases, poses an occupational health risk for the concerned health workers. Personal dosimetry is an important tool to monitor occupational radiation exposures. OBJECTIVE: This study was conducted to reveal and to describe the situation of occupational radiation exposure monitoring among staffs in different health care facilities in Nepal. METHODS: A cross-sectional study was performed among the 35 Health Care Facilities. Information about types and number of X-ray procedures performed, types and number of personnel involved, workload and the availability of personal dosimetry service were collected. RESULTS: Six Health Care Facilities had personal dosimetry service available for a total of 149 personnel. Of a total of nearly one million X-ray procedures performed in the 35 Health Care Facilities in 2007, 76 percent was performed by non-monitored personnel. The majority of the facilities performing high dose procedures, like catheterisation, angiography and intestinal barium procedures did not offer personal dosimetry for the involved personnel. CONCLUSION: There are a limited number of personnel being monitored with personal dosimetry. There are no regulatory dose limits for occupationally exposed staff. Thus, there is an urgent need to establish a national radiation protection authority to regulate the use of radiation in Nepal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».