Cumulative Effective Doses From Radiologic Procedures for Pediatric Oncology Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our aim was to estimate the cumulative effective doses (CEDs) from radiologic procedures for a cohort of pediatric oncology patients. METHODS: A retrospective cohort study of the imaging histories of 150 pediatric oncology patients (30 each in 5 subgroups, that is, leukemia, lymphomas, brain tumors, neuroblastomas, and assorted solid tumors) for 5 years after diagnosis was performed. All procedures involving ionizing radiation were recorded, including radiography, computed tomography (CT), nuclear medicine (NM) studies, fluoroscopy, and interventional procedures. CED estimates were calculated. RESULTS: Individual CED estimates ranged from <1 mSv to 642 mSv, with a median of 61 mSv. CT and NM were the greatest contributors; CT constituted 30% of procedures but 52% of the total CED, and NM constituted 20% and 46%, respectively. There was considerable variability between tumor subgroups. CED estimates were highest in the neuroblastoma (median: 213 mSv [range: 36-489 mSv]) and lymphoma (median: 191 mSv [range: 10-642 mSv]) groups and lowest in the leukemia group (median: 5 mSv [range: 0.2-57 mSv]). CONCLUSIONS: CEDs from diagnostic and interventional imaging for pediatric oncology patients vary considerably according to diagnoses, individual clinical courses, and imaging modalities used. Increased awareness may promote strategies to reduce the radiation burden to this population.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».