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Enregistrement W2275883752 · doi:10.1007/s13244-016-0464-y

Old and outdated radiology equipment in Croatia—radiation safety and economic consequences

2016· article· en· W2275883752 sur OpenAlexaboutno aff
Iva Bušić Pavlek, Zoran Brnić, Saša Schmidt, Tomislav Krpan, Ivana Kralik

Notice bibliographique

RevueInsights into Imaging · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiological weaponMedicineInterventional radiologyMedical physicsRadiation protectionPopulationMedical equipmentMammographyRadiologyNuclear medicineEnvironmental healthBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor, Inspired by the ESR position statement on the renewal of radiological equipment and the worsening conditions of the equipment we use daily, we decided to send you this letter to raise expert public attention concerning this burning issue. With regards to the ESR position statement [1], which adopted general rules endorsed by The Canadian Association of Radiologists [2] regarding the life cycle of various types of equipment, we analysed the current state of Croatian radiological equipment, which makes the largest contribution to the public’s radiation exposure. Main Messages • Ionising radiation from medical imaging contributes significantly to the population’s radiation exposure • Technological innovations enable dose reduction, thus lowering the chance of adverse effects • None of the analysed equipment modalities in Croatia fulfills the requirements for reasonable renewal • Using up-to-date equipment can ensure that the benefits of radiological procedures outweigh the risks It is recommended that at least 60 % of the installed equipment in radiology departments be up to 5 years old. Up to 30 % should be 6–10 years old, whereas no more than 10 % of the equipment should be older than 10 years. Technological innovations are helping us reduce the ionising radiation dose delivered to patients and also provide better image quality, thus improving diagnoses and treatments. We statistically analysed data on the number and age of the devices installed in Croatia for radiological diagnostic and therapeutic procedures (CT, angiography, mammography) obtained from Registry of Radiological Equipment in the State Institute for Radiological and Nuclear Safety and compared them with those from other European countries [3]. The age structure of angiography and CT equipment is given in Tables 1 and ​and22. Table 1 Age structure of angiography equipment in the surveyed countries compared to the European average Table 2 Age structure of CT equipment in the surveyed countries compared to the European average Mammography units in Croatia can be classified according to age as follows: 17 % 0–5 years old, 21 % 5–10 years old, and 62 % more than 10 years old. Croatia has 43.4, 45.5, and 62 % outdated angiography, CT, and mammography equipment, respectively. Among the surveyed countries, this is the highest percentage of outdated equipment in all three modalities. Devices for radiation exposure measurement and display are commonly lacking in the older equipment; hence, the radiation exposure level is frequently unknown. This might lead to delays in the diagnosis and treatment of patients or radiation overexposure of both the patients and medical staff. Unreasonably high patient doses pose a particular problem in screening mammography, especially if adequate image quality is not reached. The problem is not simply the age of the equipment used. New technological breakthroughs render some equipment obsolete. If taking into account that for each year of service the estimated cost of maintenance is 5–6 % of the price of a new device [4], it is easy to calculate that outdated equipment is actually quite expensive. Pricy servicing of old equipment severely affects both public and private clinics, increasing the price per procedure on the market. We as experts should develop control over the quality of the equipment used. We need to put pressure on decision makers to develop a comprehensive plan for renewal of radiological equipment. Only in this manner can we guarantee our users that the benefits of radiological procedures outweigh the risks.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · 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.

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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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