Radiation Exposure From Diagnostic Imaging in Severely Injured Trauma Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trauma patients often require multiple imaging tests, including computed tomography (CT) scans. CT scanning, however, is associated with high-radiation doses. The purpose of this study was to measure the radiation doses trauma patients receive from diagnostic imaging. METHODS: A prospective cohort study was conducted from June 1, 2004 to March 31, 2005 at a Level I trauma center in Toronto, Canada. All trauma patients who arrived directly from the scene of injury and who survived to discharge were included. Three dosimeters were placed on each patient (neck, chest, and groin) before radiologic examination. Dosimeters were removed before discharge. Surface doses in millisieverts (mSv) at the neck, chest, and groin were measured. Total effective dose, thyroid, breast, and red bone marrow organ doses were then calculated. RESULTS: Trauma patients received a mean effective dose of 22.7 mSv. The standard "linear no threshold" (LNT) model used to extrapolate from effects observed at higher dose levels suggests that this would result in approximately 190 additional cancer deaths in a population of 100,000 individuals so exposed. In addition, the thyroid received a mean dose of 58.5 mSv. Therefore, 4.4 additional fatal thyroid cancers would be expected per 100,000 persons. In all, 22% of all patients had a thyroid dose of over 100 mSv (mean, 156.3 mSv), meaning 11.7 additional fatal thyroid cancers per 100,000 persons would result in this subgroup. CONCLUSION: Trauma patients are exposed to significant radiation doses from diagnostic imaging, resulting in a small but measurable excess cancer risk. This small individual risk may become a greater public health issue as more CT examinations are performed. Unnecessary CT scans should be avoided.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».