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Enregistrement W3131743778 · doi:10.1177/1559325821995653

Are Continued Efforts to Reduce Radiation Exposures from X-Rays Warranted?

2021· article· en· W3131743778 sur OpenAlexaff
Paul A. Oakley, Deed E. Harrison

Notice bibliographique

RevueDose-Response · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensCanadian Rheumatology Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiological weaponHarmMedicineMedical physicsRadiation exposureHealth careEnvironmental healthNuclear medicineRadiologyPsychologyPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are pressures to avoid use of radiological imaging throughout all healthcare due to the notion that all radiation is carcinogenic. This perception stems from the long-standing use of the linear no-threshold (LNT) assumption of risk associated with radiation exposures. This societal perception has led to relentless efforts to avoid and reduce radiation exposures to patients at great costs. Many radiation reduction campaigns have been launched to dissuade doctors from using radiation imaging. Lower-dose imaging techniques and practices are being advocated. Alternate imaging procedures are encouraged. Are these efforts warranted? Based on recent evidence, LNT ideology is shown to be defunct for risk assessment at low-dose exposure ranges which includes X-rays and CT scans. In fact, the best evidence that was once used to support LNT ideology, including the Life Span Study data, now indicates thresholds for cancer induction are high; therefore, low-dose X-rays cannot cause harm. Current practices are safe as exposures currently encountered are orders of magnitude below threshold levels shown to be harmful. As long as imaging is medically warranted, it is shown that efforts to reduce exposures that are within background radiation levels and that are also shown to enhance health by upregulating natural adaptive protection systems are definitively wasted resources.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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