P1-491 Socio-economic variation in the use of ct scans in young people in the North of England, 1990–2002
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Social patterning is known to influence health throughout life. In childhood, studies have shown increased injury rates in more deprived settings. Through this, it is also possible that socio-economic status may be related to rates of undergoing certain medical procedures with relatively high radiation doses, such as computed tomography (CT) scans. This study aimed to assess socio-economic variation among young people having CT scans in the North of England between 1990 and 2002. Methods Electronic data were obtained from Radiology Information Systems of all nine National Health Service hospital Trusts in the region. Data related to CT scans, including sex, date of scan, age at scan, number and type of scans were assessed in relation to quintiles of Townsend deprivation scores, obtained from linkage of postcodes with UK census data. Results During the study period, 39 676 scans were recorded on 21 089 patients. The number of scans and patients scanned differed in relation to quintiles of deprivation, with increasing numbers of scans and patients associated with increasing area-level deprivation. Significant associations were also seen between deprivation and age at scan, age at first scan, type of CT scan, and the number of scans per patient. Conclusion Social inequalities exist in the numbers of young people undergoing CT scans with those from deprived areas more likely to do so. This is likely to reflect the rates of injuries in these individuals and implies that certain groups within the population may receive higher radiation doses than others due to medical procedures.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».