Feasibility and Cost Analysis of Portable MRI Implementation in a Remote Setting in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To conduct feasibility and cost analysis of portable MRI implementation in a remote setting where MRI access is otherwise unavailable. METHODS: Portable MRI (ultra-low field, 0.064T) was installed in Weeneebayko General Hospital, Moose Factory, Ontario. Adult patients, presenting with any indication for neuroimaging, were eligible for study inclusion. Scanning period was from November 14, 2021, to September 6, 2022. Images were sent via a secure PACS network for Neuroradiologist interpretation, available 24/7. Clinical indications, image quality, and report turnaround time were recorded. A cost analysis was conducted from a healthcare system's perspective in 2022 Canadian dollars, comparing cost of portable MRI implementation to transporting patients to a center with fixed MRI. RESULTS: Portable MRI was successfully implemented in a remote Canadian location. Twenty-five patients received a portable MRI scan. All studies were of diagnostic quality. No clinically significant pathologies were identified on any of the studies. However, based on clinical presentation and limitations of portable MRI resolution, it is estimated that 11 (44%) of patients would require transfer to a center with fixed MRI for further imaging workup. Cost savings were $854,841 based on 50 patients receiving portable MRI over 1 year. Five-year budget impact analysis showed nearly $8 million dollars saved. CONCLUSIONS: Portable MRI implementation in a remote setting is feasible, with significant cost savings compared to fixed MRI. This study may serve as a model to democratize MRI access, offer timely care and improved triaging in remote areas where conventional MRI is unavailable.
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 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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».