Radiation Dose Survey for Common Computed Tomography Exams: 2013 British Columbia Results
Notice bibliographique
Résumé
In 2013 Health Canada conducted a national survey of computed tomography (CT) radiation usage. We analysed contributions from all 7 public health authorities in the province of British Columbia, which covered scanner age, number of slices, and common adult protocols (≥ 19 years: 70 ± 20 kg, head, chest, abdomen/pelvis, and trunk). Patient doses were recorded for common protocols. Diagnostic reference levels (DRLs) was calculated using scanner data with >10 patient doses recorded for each protocol. Data was analysed based on image reconstruction (filtered backprojection vs iterative reconstruction [IR] vs IR available but not in use). Provincial response was 92%, with 59 of 64 CT data used for analysis. The average scanner age was 5.5 years old, with 39% of scanners installed between 2008-2013; 78.5% of scanners were multislice (>64 slices), and 44% of scanners had IR available. Overall British Columbia DRLs were: head = 1305, chest = 529, abdomen/pelvis = 819, and trunk = 1225. DRLs were consistent with Health Canada recommendations and other Canadian published values, but above international standards. For sites with IR available, less than 50% used this technology routinely for head, chest and trunk exams. Overall, use of IR reduced radiation usage between 11%-32% compared to filtered backprojection, while sites using IR vs IR available used 30%/43% less radiation for head/chest exams (P < .05). No significant difference was observed for abdomen/pelvis exams (P = .385). With the fast pace of CT technical advancement, DRLs should reflect the technology used, instead of just globally applied to anatomical regions. Federal guidelines should be updated at a higher frequency to reflect new technology. In addition, new technologies must be utilised to optimize image quality vs radiation usage.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».