Impact of patient comfort on diagnostic image quality during PET/MR exam: A quantitative survey study for clinical workflow management
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».