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Enregistrement W2171075481 · doi:10.1586/erc.11.173

Low-dose cardiac imaging: reducing exposure but not accuracy

2011· review· en· W2171075481 sur OpenAlexafffund
Gary R. Small, Benjamin J.W. Chow, Terrence D. Ruddy

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Cardiovascular Therapy · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineIonizing radiationRadiation exposureCardiac imagingMedical imagingRadiologyImage qualityMedical physicsAngiographyCoronary angiographyPopulationEffective dose (radiation)Nuclear medicineInternal medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac imaging techniques that use ionizing radiation have become an integral part of current cardiology practice. However, concern has arisen that ionizing radiation exposure, even at the low levels used for medical imaging, is associated with the risk of cancer. From a single diagnostic cardiac imaging procedure, such risks are low. On a population basis, however, malignancies become more likely on account of stochastic effects being more probable as the number of procedures performed increases. In light of this, and owing to professional and industrial commitment to the as low as reasonably achievable (ALARA) principle, over the last decade major strides have been made to reduce radiation dose in cardiac imaging. Dose-reduction strategies have been most pronounced in cardiac computed tomography. This was important since computed tomography has rapidly become a widely used diagnostic alternative to invasive coronary angiography, and initial protocols were associated with relatively high radiation exposures. Advances have also been made in nuclear cardiology and in invasive coronary angiography, and these reductions in patient exposure have all been achieved with maintenance of image quality and accuracy. Improvements in imaging camera technology, image acquisition protocols and image processing have lead to reductions in patient radiation exposure without compromising imaging diagnostic accuracy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,014
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,302 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations25
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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