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Enregistrement W3168573932 · doi:10.1080/09553002.2021.1931527

Lifetime attributable cancer risk related to prevalent CT scan procedures in pediatric medical imaging centers

2021· article· en· W3168573932 sur OpenAlexaff
Atefeh Tahmasebzadeh, Reza Paydar, Mojtaba Soltani‐Kermanshahi, Asghar Maziar, Reza Reiazi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Radiation Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesIsfahan University of Medical SciencesIran University of Medical Sciences
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Computed tomographyAbdomenRadiologyNuclear medicineColorectal cancerAge groupsCancer incidenceCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Evaluation of the organ dose in pediatric patients up to 15 years old and Estimation of lifetime attributable risk (LAR) of cancer incidence in pediatric computed tomography procedures. MATERIALS AND METHODS: Data from 532 patients below 15 years old was collected and they were categorized into four age groups of <1, 1-5, 5-10, and 10-15 years old. NCICT software was used to calculate the organ dose, and LAR of cancer incidence has been estimated according to the BEIR VII report. RESULTS: The highest median dose in all age groups was related to eye lens (head scan), thyroid (chest scan), and colon (abdomen-pelvic scan). The highest average LAR of cancer incidence was observed for breast cancer and colon cancer following a chest CT scan of the youngest group (<1-year-olds) [68.23 per 100,000] and abdomen-pelvic scans of the oldest group (10- to 15-year-olds) [57.30 per 100,000]. CONCLUSION: This study shows that the average LAR is higher in females and it decreases with age in both genders. Although CT scan has an indispensable application in diagnosis, the patient dose should be taken into account before any examination specifically in pediatric patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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