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Enregistrement W2810022316 · doi:10.1177/1559325818781445

Radiophobia: 7 Reasons Why Radiography Used in Spine and Posture Rehabilitation Should Not Be Feared or Avoided

2018· article· en· W2810022316 sur OpenAlexaff
Paul A. Oakley, Deed E. Harrison

Notice bibliographique

RevueDose-Response · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensCanadian Rheumatology Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiographyRehabilitationPhysical medicine and rehabilitationSPINE (molecular biology)PsychologyOrthodonticsMedicinePhysical therapyRadiologyBiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence-based contemporary spinal rehabilitation often requires radiography. Use of radiography (X-rays or computed tomography scans) should not be feared, avoided, or have their exposures lessened to decrease patient dose possibly jeopardizing image quality. This is because all fears of radiation exposures from medical diagnostic imaging are based on complete fabrication of health risks based on an outdated, invalid linear model that has simply been propagated for decades. We present 7 main arguments for continued use of radiography for routine use in spinal rehabilitation: (1) the linear no-threshold model for radiation risk estimates is invalid for low-dose exposures; (2) low-dose radiation enhances health via the body's adaptive response mechanisms (ie, radiation hormesis); (3) an X-ray with low-dose radiation only induces 1 one-millionth the amount of cellular damage as compared to breathing air for a day; (4) radiography is below inescapable natural annual background radiation levels; (5) radiophobia stems from unwarranted fears and false beliefs; (6) radiography use leads to better patient outcomes; (7) the risk to benefit ratio is always beneficial for routine radiography. Radiography is a safe imaging method for routine use in patient assessment, screening, diagnosis, and biomechanical analysis and for monitoring treatment progress in daily clinical practice.

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)0,013
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: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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