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Enregistrement W2968916059 · doi:10.1093/rpd/ncz174

DOES THE USE OF CONTEMPORARY CT SCANNERS ALTER THE RADIATION DOSE DEBATE IN THE IMAGING WORK UP FOR PULMONARY EMBOLISM?

2019· article· en· W2968916059 sur OpenAlexaff
Elena Tonkopi, Daria Manos, Andrew Ross

Notice bibliographique

RevueRadiation Protection Dosimetry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImaging phantomNuclear medicineEffective dose (radiation)Single-photon emission computed tomographyPulmonary angiographyAngiographyPulmonary embolismRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to compare patient doses from ventilation perfusion single photon emission computed tomography (V/Q SPECT) and computed tomography pulmonary angiography (CTPA) performed on contemporary scanners. Effective dose (ED) for V/Q SPECT was calculated using organ doses per unit administered activity of the radiopharmaceuticals. Organ doses in CT were measured using nanoDot aluminium oxide optically stimulated dosemeters placed within a female adult anthropomorphic phantom. To simulate a larger patient, the phantom was wrapped in three layers of Superflab sheets. The V/Q SPECT resulted in ED of 2.82 mSv and a breast dose of 1.12 mGy. The CTPA dose was 1.82 ± 0.42 and 3.43 ± 0.91 mSv, whilst dose to the breast tissue was 2.86 ± 0.86 and 5.95 ± 0.44 mGy for small- and medium-sized patients, respectively.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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