MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2409293273

A comparison of film-screen, CR and DR: a community hospital time-motion study.

2004· article· en· W2409293273 sur OpenAlexaffabout
Mitesh Mehta, Trevor Lee

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensSt Joseph's Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiographyMedicineAnkleComputed radiographyConventional radiographyDigital radiographyNuclear medicinePhysical examinationSignificant differenceRadiologySurgeryImage qualityComputer scienceInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to compare technologist efficiency for conventional radiography, computed radiography (CR) and direct radiography (DR) for two types of general x-ray examinations. The study was performed at St. Joseph's Health Centre, in Toronto, Canada. The study spanned eight calendar months. Two views of the chest and three views of the ankle were chosen as representative examinations for analysis. Patient examination times were recorded on the radiology information system for both types of studies for conventional radiography, CR and DR. There was a significant difference in average time of examination for all three types of imaging formats for chest studies and between conventional radiography and CR or DR for ankle radiographs. There was no significant difference between examination times for ankle studies when CR and DR were compared. The median time of examination of the chest was 18 minutes, eight minutes and six minutes for conventional radiography, CR and DR respectively. The median time of examination for ankle radiographs were 22 minutes, seven minutes and five minutes for conventional radiography, CR and DR respectively. Technologists efficiency is significantly improved with the implementation of a DR system and CR system when compared to conventional radiography. DR may not deliver significant improvements in efficiencies for certain types of examinations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMedMême sujetRadiology practices and educationTravaux en français237 207