MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2950318887 · doi:10.1002/acm2.12664

Impact of patient comfort on diagnostic image quality during PET/MR exam: A quantitative survey study for clinical workflow management

2019· article· en· W2950318887 sur OpenAlexaff
Shuguang Chen, Pengcheng Hu, Yusen Gu, Lifang Pang, Zheng Zhang, Yiqian Zhang, Xiaolin Meng, Tuoyu Cao, Xin Liu, Zhijin Fan, Hongcheng Shi

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Clinical Medical Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensEmergent BioSolutions (Canada)
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésMedicineLikert scaleImage qualityRadiologyMedical physicsNuclear medicinePsychologyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: PET/MR is transferring from a powerful scientific research tool to an imaging modality in clinical routine practice. Whole body PET/MR screening usually takes 30-50 minutes to finish, during which a few factors might induce patient discomfort and further cause degraded image quality. The aim of this report is to investigate the patients' perception of the imaging procedure and its correlation with image quality. METHODS: One hundred and twenty patients (63 males and 57 females, average age = 51.3 years, range 22-70 years) who had been diagnosed with cancer or had previous history of cancer were recruited and scanned with a simultaneous PET/MR system. A questionnaire was given to all patients retrospectively after the PET/MR scan, which has nine questions to assess patients' feeling of the scan on a Likert scale scoring system (1-5, 1 as most satisfied). All PET/MR images were also visually examined by two experts independently to evaluate the quality of the images. Six body locations were assessed and each location was evaluated also with a Likert scale scoring system (1-5, 5 as the best quality). Mann-Whitney U-test was used for statistical analysis to check if there is significant correlation between image quality and patient perceptions. RESULTS: With a total of 120 patients, 118 questionnaires were filled and returned for analysis. The patients' characteristics were summarized in Table 4. The statistics of the patients' perception in the questionnaire were illustrated in Tables 5-7. Statistical significant correlations were found between MR image quality and patients' characteristics/perception. CONCLUSION: Our results show that PET/MR scanning is generally safe and comfortable for most of the patients. Statistical analysis does not support the hypothesis that bad patient's perception leads to degraded image quality.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,378 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied Clinical Medical PhysicsMême sujetMedical Imaging Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207