Internal Radiation Monitoring of Occupational Staff in Nuclear Medicine Facility
Notice bibliographique
Résumé
Unsealed radioactive sources used in Nuclear Medicine Centers, to diagnose and treat patients, pose significant risks of internal exposure to the occupational staff. This work intends to evaluate the potential risks of internal contamination of occupational staff in Nuclear Medicine facilities. 49 urine samples of 19 occupational staff working in the two busiest nuclear medicine centres, namely Institute of Nuclear Medicine and Ultrasound (INMU) and Centre of Nuclear Medicine and Ultrasound (CNMU) Dhaka, were collected to perform this study. The concentrations of 99mTc and 131I in urine samples were measured using a High Purity Germanium (HPGe) detector. The radioactivity of 99mTc and 131I were found to be 8.58±0.03 Bql-1 to 314±1.92 Bql-1 and from 6.47±0.03 Bql-1 to 283±0.27 Bql-1 respectively. The effective doses of occupational staff have also been calculated using the radioactivity concentration and the dose coefficients. Due to the highest (314 Bql-1) and the lowest (8.58Bql-1) concentration of 99mTc, the effective doses were 14.7 ?Sv and 0.402?Sv, on the other hand for the highest (283 Bql-1) and the lowest (6.47 Bql-1) concentration of 131I, the effective doses were 5.58 ?Sv and 0.12 ?Sv. These values are within limits, however to avoid inhalation and contamination of 131I and 99mTc proper working environment should be established with suitable ventilation system, fume hood, mask, etc. DOI: http://dx.doi.org/10.3329/bjmp.v5i1.14670 Bangladesh Journal of Medical Physics Vol.5 No.1 2012 63-70
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».