Survey of clinical doses from computed tomography examinations in the Canadian province of Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to document CT doses for common CT examinations performed throughout the province of Manitoba. Survey forms were sent out to all provincial CT sites. Thirteen out of sixteen (81 %) sites participated. The authors assessed scans of the brain, routine abdomen-pelvis, routine chest, sinuses, lumbar spine, low-dose lung nodule studies, CT pulmonary angiograms, CT KUBs, CT colonographies and combination chest-abdomen-pelvis exams. Sites recorded scanner model, protocol techniques and patient and dose data for 100 consecutive patients who were scanned with any of the aforementioned examinations. Mean effective doses and standard deviations for the province and for individual scanners were computed. The Kruskal-Wallis test was used to compare the variability of effective doses amongst scanners. The t test was used to compare doses and their provincial ranges between newer and older scanners and scanners that used dose saving tools and those that did not. Abdomen-pelvis, chest and brain scans accounted for over 70 % of scans. Their mean effective doses were 18.0 ± 6.7, 13.2 ± 6.4 and 3.0 ± 1.0 mSv, respectively. Variations in doses amongst scanners were statistically significant. Most examinations were performed at 120 kVp, and no lower kVp was used. Dose variations due to scanner age and use of dose saving tools were not statistically significant. Clinical CT doses in Manitoba are broadly similar to but higher than those reported in other Canadian provinces. Results suggest that further dose reduction can be achieved by modifying scanning techniques, such as using lower kVp. Wide variation in doses amongst different scanners suggests that standardisation of scanning protocols can reduce patient dose. New technological advances, such as dose-reduction software algorithms, can be adopted to reduce patient dose.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».