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Enregistrement W2741094981 · doi:10.1097/mpg.0000000000001701

Radiation Exposure and Attributable Cancer Risk in Patients With Esophageal Atresia

2017· article· en· W2741094981 sur OpenAlexaff
Yasmine Yousef, Robert Baird

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Gastroenterology and Nutrition · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal and GI Pathology
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtresiaEsophageal cancerRadiation exposureRisk factorCancerInternal medicineNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Cases of esophageal carcinoma have been documented in survivors of esophageal atresia (EA). Children with EA undergo considerable amounts of diagnostic imaging and consequent radiation exposure potentially increasing their lifetime cancer mortality risk. This study evaluates the radiological procedures performed on patients with EA and estimates their cumulative radiation exposure and attributable lifetime cancer mortality risk. METHODS: Medical records of patients with EA managed at a tertiary care center were reviewed for demographics, EA subtype, and number and type of radiological investigations. Existing normative data were used to estimate the cumulative radiation exposure and lifetime cancer risk per patient. RESULTS: The present study included 53 patients with a mean follow-up of 5.7 years. The overall median and maximum estimated effective radiation dose in the neonatal period was 5521.4 μSv/patient and 66638.6 μSv/patient, respectively. This correlates to a median and maximum estimated cumulative lifetime cancer mortality risk of 1:1530 and 1:130, respectively. Hence, radiation exposure in the neonatal period increased the cumulative cancer mortality risk a median of 130-fold and a maximum of 1575-fold in EA survivors. CONCLUSIONS: Children with EA are exposed to significant amounts of radiation and an increased estimated cumulative cancer mortality risk. Efforts should be made to eliminate superfluous imaging.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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