242 Quantitative measurements of occupational exposure to static magnetic stray fields from MRI scanners in clinical and research environments
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Workers’ exposure to static magnetic stray fields from MRI scanners was evaluated in a large cross-sectional study in The Netherlands. Factors determining the exposure to static magnetic fields (SMF) and time-varying magnetic fields (TVMF) like scanner characteristics, work patterns and individual practices could be quantified. Methods Occupational exposure to static magnetic fields (B) and rate of change of field due to movement through a static magnetic field (dB/dt) were measured using a Magnetic Field Dosimeter (University of Queensland). About 480 predominantly full-shift measurements were collected from more than 300 employees working at 14 clinical or research MRI facilities. During measurement days, participants kept a log of the tasks they performed and the scanner (s) at which they worked. Results Highest peak B and dB/dt exposures were observed among MRI radiographers and research staff. Peak exposures were highest in academic hospitals (mean [range]: 814 mT [36 - 4928]; 1291 mT/s [27 - 5057]) and lowest for people working in experimental animal imaging facilities (mean [range]: 227 mT [31 - 625]; 395 mT/s [32 - 1329]). Scanner field strength showed a strong association with peak B and dB/dt exposure when subjects worked near a closed bore scanner. However, for small bore scanners this association appeared to be negative. This could be partially explained by variability in shielding (active vs. passive) of the small-bore magnets. Conclusions For assessment of exposure for epidemiological studies classification solely based on scanner field strength is insufficient. The type of scanner (open/closed/extremity scanner; large/small bore) and type of shielding of the static magnetic field (active/passive) should be taken into account as well.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».