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Enregistrement W4386890226 · doi:10.51731/cjht.2023.739

Optimizing the Use of Iodinated Contrast Media: Conservation Strategies Used Across Canada During the 2022 Shortage

2023· article· en· W4386890226 sur OpenAlexaboutno aff
CADTH

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Health Technologies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic shortageContrast (vision)DosingMedicineIodinated contrast mediaIodinated contrastAdverse effectSustainabilityRadiologyComputed tomographyComputer sciencePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex


 A shortage of iodinated contrast media (ICM) used in contrast-enhanced CT exams led to the adoption of necessary conservation strategies across Canada.
 Conservation strategies included multidispensing from single-use and multiuse ICM bottles, diluting or reducing ICM dose volumes, switching to weight-based dosing from fixed-based dosing, lower tube voltage, performing unenhanced CT scans, using alternative imaging modalities, or prioritizing urgent cases. One of the more common alternative conservation strategies was to prioritize urgent cases for contrast-enhanced CT exams.
 Most medical imaging staff who responded to a national survey on ICM conservation strategies reported they would return to their regular doses used before the shortage despite little to no perceived effect on the contrast conspicuity of images or on patient adverse events with reduced ICM volumes.
 The ICM shortage represents an opportunity to reconsider ICM usage practices given environmental sustainability concerns with ICM and potential cost savings in reducing its use.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,217 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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