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Enregistrement W3135402457 · doi:10.51731/cjht..24

Canadian Medical Imaging Inventory, 2019–2020

2021· article· en· W3135402457 sur OpenAlexaffabout
Yi -Sheng Chao, Alison Sinclair, Andra Morrison, Deba Hafizi, Lisa Pyke

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Health Technologies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCentre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical imagingMedical physicsContext (archaeology)ModalitiesMedicineSingle-photon emission computed tomographyPopulationNuclear medicineRadiologyGeographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context and Policy Issues The purpose of the CMII is to document current practices and developments in the supply, distribution, technical operations, and general clinical use of advanced imaging equipment across Canada. Medical imaging is a vital component of modern health care, playing a role in the diagnosis, staging, and monitoring of many diseases and conditions. As new medical imaging technologies become available and population needs change, it is important to keep track of where imaging capacity exists, how equipment is used, and the adoption of tools that may support appropriate imaging, system efficiencies, and wait-list reductions. Methods CADTH collected data on six advanced imaging modalities: CT, MRI, PET-CT, single-photon emission computed tomography (SPECT), SPECT-CT, and PET-MRI using a web-based survey and a search of the literature. The data were reviewed by validators for accuracy and validators provided additional information of provincial and regional policies and practices. Summary of Evidence Of the modalities surveyed, CT is the most widely distributed, with the highest number of units, followed by MRI. All provinces and territories have at least one CT unit; all provinces and Yukon have at least one MRI unit; and all provinces have at least one SPECT and/or SPECT-CT unit. None of the territories have SPECT or SPECT-CT. Nine provinces have PET-CT in clinical use. Two provinces, Alberta and Ontario, have PET-MRI that is used for research purposes. Regarding the total volume of exams, CT is the most-used modality (5.41 million exams per year), followed by MRI (2.33 million exams per year), SPECT and SPECT-CT combined (1.2 million exams per year), and PET-CT (125,775 exams per year). Each imaging modality, apart from SPECT, experienced growth in the last decade in Canada in the number of units and the number of units per million people. CT experienced the slowest growth rate of all imaging modalities — at a 1.4% increase in units per million people over the last decade — compared with other imaging modalities (MRI 20%; PET-CT 25%; and SPECT-CT 70%). Over the last decade, the overall volume of exams increased by 32% and 62% for CT and MRI, respectively. Similarly, the number of exams per thousand population increased by 18% and 46%, respectively. Examination data for the other modalities were not available in 2010. Conclusions and Implications for Decision or Policy-Making The CMII data provides insight into the current context of medical imaging across Canada and raise questions related to how medical imaging is monitored and regulated, and how it is optimally used. As well, the data raise questions about how funding structures are organized, what the most cost-effective practices are, and whether access is equitable, especially in rural and remote areas. Overall, the findings of this report may help decision-makers identify gaps in service; inform medical imaging-related strategic planning on a national, provincial, or territorial basis; and help anticipate future growth and need for replacement. Additionally, the data can be used to identify system efficiencies and monitor the adoption of practices and tools that may support appropriate imaging and wait-list reductions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,012
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,016

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,275 · 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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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