Not Every Low-Dose Is Low-Dose: Impact of Revising Low-Dose CT Protocol on Mean Effective Radiation Exposure
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: According to the American Urological Association imaging guidelines, patients presenting with renal colic should undergo low-dose (LD) rather than standard-dose (SD) noncontrast CT. The aim of the present study was to assess how often physicians ordered LD CT scans and to calculate mean effective radiation exposure (ERE) from CT scans from dose length products, and determine mean cumulative ERE over 1-year follow-up period. Methods: After obtaining ethics approval, a retrospective chart review was conducted for patients with renal colic presenting to the emergency department between August 1, 2015 and July 31, 2016 (Phase I) and between April 1, 2019 and October 1, 2019 (Phase II). All imaging studies performed within 1-year of initial presentation were cataloged. Results: In Phase I, 146 patients, with mean age of 51 years and mean body mass index (BMI) of 28.6 kg/m 2 , underwent 220 CT scans. In Phase II, 225 patients, with mean age of 55 years and mean BMI of 26.7 kg/m 2 , underwent 273 CT scans. Urologists were the only physicians ordering LD CT scans and they ordered significantly more LD than SD CT scans (71.3% vs 28.7%, p < 0.001). In Phase II, after revision of LD CT scan protocol in March 2019, the mean ERE per LD CT significantly decreased (6.5 vs 1.6 mSv, p < 0.001). In addition, there were significant differences in mean ERE from LD CT scans between two hospitals in the same health system (1.6 vs 7.8 mSv, p < 0.001). The mean cumulative ERE in Phase II over the 1-year period was 19.3 mSv, with 6.9% of patients exceeding 50 mSv. Conclusions: Although LD CT scans are being ordered, a small percentage of patients continue to exceed the 50 mSv annual threshold. It is important to keep track of mean ERE of LD CT scans and collaborate with medical physicists and the diagnostic imaging department to further refine LD CT scan protocols since not every low-dose is low-dose.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».