Assessment of the Impact of Low-dose Ionizing Radiation Exposure on Health Care Workers: A Study of Methods Used from a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Healthcare workers may be exposed to ionizing radiation. Ionizing radiations are an important occupational risk factor for the potential damage they can cause to workers' health. Actually, the attention is focused on diseases caused by damage to radiosensitive organs. The aim of our study is to evaluate the methods used for the assessment of the impact of exposure to low-dose ionizing radiation in a population of healthcare workers (HCWs). The electronic database PubMed was searched by title, abstract, and medical subheadings (MeSH) terms. The extracted data were arranged into tables by dividing bibliographic reference, exposure, and statistical analysis information. The quality assessment was performed with the use of the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. The search strategy involved retrieving 15 studies (eight cohorts and seven cross-sectional studies). The univariate tests have been performed in 14 studies (93.3%), and Chi-square and T-test were the most commonly used. Multivariate tests have been performed in 11 studies (73.3%), and the most commonly performed were Logistic and Poisson Regressions. The most rated organ was the thyroid gland (six studies). The annual cumulative effective dose was the most used method to assess the dose rate (seven studies). Due to the characteristics of pathologies involved, a retrospective cohort study with an adequate control group and use of the annual cumulative effective dose to account for exposure could be useful features to obtain the best possible evidence. All the elements were found rarely in studies considered. The need is highlighted for more in-depth studies to investigate this topic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,065 | 0,201 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».