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Enregistrement W2338701808 · doi:10.1093/rpd/ncw102

A Radiographic Diagnostic Reference Level Survey Using Patient and Phantom Data

2016· article· en· W2338701808 sur OpenAlexaff
R. Cropp, Petar Seslija, Yogesh Thakur

Notice bibliographique

RevueRadiation Protection Dosimetry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomMedicineRadiographyPercentileDose area productNuclear medicineDigital radiographyComputed radiographySupine positionPelvisRadiation exposureRadiologyMedical physicsSurgeryMathematicsStatisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A diagnostic reference level (DRL) survey was conducted for seven common radiographic projections across an integrated health region, covering 27 hospitals and clinics. The projections surveyed were Chest Posterior-Anterior (PA) and Lateral, Abdomen Supine and Upright, L-spine Anterior-Posterior (AP) and Lateral, and Pelvis. Dose area product (DAP) values were collected from patient examinations in 43 digital radiography (DR) rooms and in 18 conventional rooms which use computed radiography (CR). In each room, data were collected for between 10 and 20 patient exposures for each surveyed projection. In addition, for each projection and room, a DAP value was measured for the exposure of a uniform acrylic phantom of standardized thickness. DAP values in DR rooms were found to be significantly lower than in CR rooms (p < 0.05). Therefore, DR and CR rooms were analyzed separately. Based on the survey results, separate DRLs are presented for DR and CR rooms, for both patient and phantom DAP values. DRLs have been set at the 75th percentile values; 25th percentile and median values are also presented to characterize the range of observed values. When identifying which rooms were above the DRLs, the patient and phantom data identified a partially different set of rooms. Possible reasons for these differences, including uncertainties in the patient data, are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations0
Publié2016
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