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Enregistrement W4377694219 · doi:10.1093/rpd/ncad157

SURVEY OF COMPUTED TOMOGRAPHY PRACTICE IN UKRAINE AND ESTABLISHMENT OF NATIONAL DIAGNOSTIC REFERENCE LEVELS FOR MOST COMMON CT EXAMINATIONS OF ADULTS

2023· article· en· W4377694219 sur OpenAlexaff
L. Stadnyk, O. Nosyk, Elena Tonkopi, Alexandra Boguslavska, J. Vassileva

Notice bibliographique

RevueRadiation Protection Dosimetry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePelvisRadiologyAbdomenComputed tomographyNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study reports results of the first nationwide survey of computed tomography (CT) practice in Ukraine and proposed national diagnostic reference levels (DRLs) for common CT examinations. The collected data included characteristics of CT scanners, frequency of CT exams per anatomical region, dose indices CTDIvol and dose-length product (DLP). National DRLs were proposed at the 75th percentile of median dose indices distributions for four common CT protocols: head without contrast (brain examinations for stroke and trauma), routine chest without contrast, single-phase contrast-enhanced CT of abdomen and pelvis and oncology protocol (chest-abdomen-pelvis). The results showed 4- to 9-fold variations of median dose indices between CT scanners for the same type of examination. The following values of the CTDIvol and DLP were proposed as national DRLs: 59 mGy and 1130 mGy•cm for head, 14 mGy and 492 mGy•cm for chest, 22 mGy and 845 mGy•cm for abdomen/pelvis and 2120 mGy•cm for oncological protocol.

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)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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