Cumulative Radiation Dose during Hospitalization for Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Radiation exposure from neurointerventional procedures and diagnostic neuroimaging can be substantial, with many recommendations offered to guide the interventionalist in the conscientious use of ionizing radiation. Patients presenting with an aneurysmal subarachnoid hemorrhage can undergo multiple imaging procedures during a prolonged hospital course. Therefore, we reviewed a cohort of such patients to identify the sources and quantify the cumulative radiation exposure seen during their hospitalization. MATERIALS AND METHODS: We retrospectively reviewed a single-center experience with these patients to define the potential for short-term skin injury and long-term oncologic risk due to absorbed radiation dose and sources of ionizing radiation and their contribution to the cumulative absorbed dose to the cranial tissues. RESULTS: We demonstrated that substantial cumulative doses can be seen, with 87% of the cumulative absorbed dose occurring during neurointerventional procedures and 7% from CT. Mathematic modeling was performed identifying potential techniques to further reduce the cumulative radiation absorbed dose to these patients. CONCLUSIONS: We conclude that repetitive irradiation during the care of patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage can result in significant cumulative doses and a variety of techniques can be applied to reduce this absorbed dose. Use of radiation for diagnostic and therapeutic purposes during prolonged procedures of patients with subarachnoid hemorrhage demands diligence throughout the hospitalization.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».