Local Diagnostic Reference Levels for Typical Radiographic Procedures
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To establish local diagnostic reference levels (DRL) for typical radiographic examinations in a fully digital imaging institution. METHODS: The initial survey included 6 standard radiographic projections performed in 19 computed radiography (CR) and digital radiography (DR) rooms. Because of the expected difference in the performance, the local reference levels were analysed separately for those 2 modalities. Data of 226 average size adult patients were included in the analysis. Entrance surface dose (ESD) was calculated from the recorded radiographic techniques and tube radiation output measurements. After observing wide variations in the results of the patient survey, the examinations were repeated by using anthropomorphic phantoms. Initial efforts to understand the reasons for dose variations were focused on CR chest, abdomen, pelvis, and lumbar spine examinations. RESULTS: The average size patient doses for similar examinations were lower in the DR rooms than in the CR rooms by factors that ranged from 1.2 to 3, with the exception of the chest examination. Standardization of the CR exposure index value allowed us to decrease ESD by 21%-30%. Detector sensitivity had an insignificant effect (2%) on ESD; proper collimation lowered the dose by 17%. However, the major effect, up to 46% difference, was found because of antiscatter grids cutoff. CONCLUSION: Modality specific local diagnostic reference levels for standard examinations have been established in a large digital imaging department with hybrid modalities. Typically the local reference values were lower than those recommended in Safety Code 35, except for CR chests. Factors that affect the dose variations have been investigated and determined.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».