Preventing and Mitigating Radiology System Failures: A Guide to Disaster Planning
Notice bibliographique
Résumé
Disaster planning is a core facet of modern health care practice. Owing to complex infrastructure requirements, radiology departments are vulnerable to system failures that may occur in isolation or during a disaster event when the urgency for and volume of imaging examinations increases. Planning for systems failures helps ensure continuity of service provision and patient care during an adverse event. Hazards to which a radiology department is vulnerable can be identified by applying a systematic approach with recognized tools such as the Hazard, Risk, and Vulnerability Analysis. Potential critical weaknesses within the department are highlighted by the Failure Mode and Effects Analysis tool. Recognizing the potential latent conditions and active failures that may impact systems allows implementation of strategies to prevent failure or to build resilience and mitigate the effects if they happen. Inherent system resilience to an adverse event can be estimated, and the ability of a department to operate during a disaster and the subsequent recovery can be predicted. The main systems at risk in a radiology department are staff, structure, stuff (supplies and/or equipment), and software, although individual issues and solutions within these are department specific. When medical imaging or examination interpretation needs cannot be met in the radiology department, the use of portable imaging modalities and teleradiology can augment the disaster response. All phases of disaster response planning should consider both sustaining operations and the transition back to normal function. Online supplemental material and the slide presentation from the RSNA Annual Meeting are available for this article. Work of the U.S. Government published under an exclusive license with the RSNA.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».