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Enregistrement W2120187359 · doi:10.4102/sajr.v18i1.588

Multi-detector computed tomography radiation doses in the follow-up of paediatric neurosurgery patients in KwaZulu-Natal: A dosimetric audit

2014· article· en· W2120187359 sur OpenAlexaff
Christopher T. Sikwila, Khatija Amod, Brindley David Cupido

Notice bibliographique

RevueSouth African Journal of Radiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensCypress Health Region
Organismes subventionnairesUniversiteit van die Vrystaat
Mots-clésMedicineNeurosurgeryRadiologyNuclear medicineNeuroradiologyRadiation doseComputed tomographyEffective dose (radiation)Retrospective cohort studyRadiation exposurePediatricsSurgeryNeurology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Multi-detector computed tomography (MDCT) is the preferred modality for follow-up of paediatric neurosurgery patients. Serial imaging, however, has the disadvantage of an ionising radiation burden, which may be mitigated using the ‘as low as reasonably achievable’ (ALARA) principle. Objectives: The primary objectives were to determine the radiation dose exposure in paediatric patients subjected to MDCT imaging following neurosurgery and to compare these values with references in current literature. Our secondary objective was to assess the relationship between radiation dose and clinical scenario.Method: Retrospective descriptive data were collected from all paediatric postsurgical patients (n = 169) between the ages of 0 and 12 years who had their first followed-up scan in the year 2010 and were followed up for six months or less. Dose-length product (DLP) and current-time product were collected from the picture archiving and communication system. Demographic data including radiology reports were collected from the hospital information system. The effective doses (ED) were calculated from the corresponding DLP using age-adjusted conversion factors. For purposes of comparison with other studies, median dosimetric values were calculated and the children were grouped into three age ranges, namely younger than 3 years, 3–7 years and 8–12 years old.Results: The highest median radiation doses were noted in patients being followed-up for intracranial abscesses (1183 mGy cm) in the 8–12 year age group, most of whom were female. The lowest radiation doses were for intracranial shunt follow-ups (447 mGy cm). Median values for DLP, ED and current-time product (mAs) were comparable to reference doses in all three age groups. However, our study showed a much broader distribution of values with higher upper limits relative to reference values. Indications for follow-up included shunts (n = 110; 65%), intracranial abscess (n = 31; 18%), subdural haematoma (n = 13; 8%) and tumour (n = 6; 4%). Head trauma only accounted for 5% of the cases.Conclusion: The median radiation doses measured were comparable to values in literature and therefore deemed acceptable. The wider dose distributions of all three dosimetric parameters (DLP, ED and mAs) were attributed to inappropriate use of scan length and reference effective mAs. Adherence to recommended scan length protocols should be encouraged. Evaluation of the current use of reference effective mAs is needed and will require a separate study to determine the smallest value that can be used without compromising image quality. Further dose reductions could be achieved by omission of unenhanced scans in the follow-up of intracranial abscesses. It is recommended that diagnostic reference levels specific to South African clinical scenarios be developed to make local dosimetric audits more relevant.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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