Cumulative radiation in critically ill patients: a retrospective audit of ionising radiation exposure in an intensive care unit
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Ionising radiation is a valuable tool in modern medicine including for patients in an intensive care unit (ICU). However, clinicians are faced with a trade-off between benefit of information received from procedure versus risks associated with radiation. As a first step to understanding the risk and benefits of radiation exposure to ICU patients, we aimed to assess the cumulative levels of ionising radiation patients receive during their ICU stay. DESIGN: Retrospective audit. SETTING: A single tertiary care ICU in South Australia. PARTICIPANTS: This audit included 526 patients admitted to the ICU at Flinders Medical Centre, Adelaide, SA, for longer than 120 hours (long stay) over a 12-month period from April 2015 to April 2016. MAIN OUTCOME MEASURES: Cumulative radiation exposure to ICU patients. RESULTS: The 526 patients audited underwent 4331 procedures totalling 5688.45 mSv of ionising radiation. The most frequent procedure was chest x-ray (82%), which contributed 1.2% to cumulative effective dose (CED). Although only 3.6% of the total procedures, abdominal and pelvic computed tomography (CT) contributed the most to CED (68%). Over 50% of patients received less than 1 mSv CED during their stay in the ICU. However, 6% received > 50 mSv and 1.3% received > 100 mSv CED. Trauma patients received significantly higher CED compared with other admission diagnoses, and CED increased with length of stay. CONCLUSION: Most ICU patients received low CED during their stay, with the majority receiving less than the recommended limit for members of the public (1 mSv). These results may educate clinicians regarding radiation exposures in ICU settings, highlighting the relatively low exposures and thus low risk to the patients.
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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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».