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Enregistrement W2161053816 · doi:10.1111/j.1748-5827.2012.01257.x

Investigation into scatter radiation dose levels received by a restrainer in small animal radiography

2012· article· en· W2161053816 sur OpenAlexaboutno aff
J. Barber, J.P. McNulty

Notice bibliographique

RevueJournal of Small Animal Practice · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiographyRadiation protectionNuclear medicineCumulative doseRadiation doseRadiation exposureSedationLead (geology)Effective dose (radiation)RadiologyMedical physicsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To measure the intensity and distribution of scatter radiation received by a restrainer in veterinary radiography including the intensity of scatter radiation passing through lead protective devices at pre-defined positions. METHODS: Anthropomorphic phantoms and a Labrador dog cadaver were used to simulate a restrainer and patient. Scatter dose measurements were recorded at the position of the restraining hands, thyroid, breast and gonads with and without appropriate lead protection. This was repeated for the eight most common projections as identified in an initial retrospective survey. RESULTS: Manual restraint of an animal for a radiographic procedure will result in a scatter radiation dose to the restrainer. The level of radiation dose varies between body regions and between projections. The use of appropriate lead protection resulted in statistically significant dose reductions to all body regions with maximum scatter dose reductions between 93 and 100%. CLINICAL SIGNIFICANCE: While the doses recorded were small (μGy) in terms of associated risk, they are nonetheless cumulative which can result in a more significant dose. Therefore manual restraint should be avoided and forms of immobilisation should be used such as mechanical means, sedation or general anaesthesia. However, if completely necessary both principles of distance and adequate lead protection should be employed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations22
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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