MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2593324079

ALARA: What to do when badge readings are too low.

2016· article· en· W2593324079 sur OpenAlexaboutno aff
Stephanie Krause, Kevin M. Nelson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)MedicineWorkloadNuclear medicineManagementHistory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2601 Objectives As low as reasonably achievable is a standard of practice that Nuclear Medicine Departments strive for. While low badge readings are desirable, badge readings must reflect the actual exposure to the staff. The annual review of Nuclear Medicine Technologist badge readings revealed conflicting data. Body badge readings were reasonable compared to the workload and historical data. Ring badge readings however, fell below the level of the body badge. Extremities tend to experience a higher exposure in Nuclear Medicine due to the handling of radiopharmaceuticals. The objective was to have ring badge readings more accurately reflect occupational exposure. Methods The low ring badge readings were first discussed with technologist staff during the annual Radiation Safety review. The decision was made by leadership to enact an educated, watchful waiting approach. The staff was reminded at a technologist meeting to comply with the badge policy. Nuclear Medicine leadership reviewed results after the first two quarters to evaluate compliance. The technologist staff was provided with anonymized results and individuals still not in compliance were counseled. Results were reviewed again once again after the third quarter and individuals once again counseled. Results The quarterly average for ring badge readings in 2014 was 60 mrem versus the quarterly average for body badges of 76 mrem. For first quarter 2015, ring badge readings rose to 119 mrem. By second quarter, the badge readings were 333 mrem. After repeat education and individual counseling, third quarter badge readings were 449 mrem. Individual results in the third quarter demonstrated two technologists with readings lower than expected. Badge readings will continue to be monitored for appropriateness. Conclusions An increase in badge readings would typically not be desirable, unless the readings are a more accurate reflection of practice. Body and ring badges should be worn when preparing or handling radiopharmaceuticals in order to ensure compliance with exposure limits set forth by the NRC. If badges are provided, they must be worn and worn properly to ensure an appropriate reflection of occupational exposure. Exposures are reasonably low in this department and staff had become indifferent to complying with the badge policy. This evaluation helped to support the principle of remaining vigilant, not only to abide by regulations but also to ensure a more accurate representation of extremity exposure. This is particularly important as patient volumes increase in areas such as PET/CT, especially with the introduction of very short-lived isotopes with higher activities. Accurate exposure results will help ensure that proper workflows and shielding designs have been created and adjustments to do not need to be made. Re-educating the staff and providing updates was sufficient to correct the behavior and return badge readings to a more expected range.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0700,069

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRadiation Dose and ImagingTravaux en français237 207