Reconstruction of organ doses for patients undergoing computed tomography examinations in Canada 1992–2019
Notice bibliographique
Résumé
We derived the first comprehensive organ dose library for Canadian pediatric and adult patients who underwent computed tomography (CT) scans between 1992 and 2019 to support epidemiological analysis of radiation risk. We calculated organ absorbed doses for Canadian CT patients in two steps. First, we modeled Computed Tomography Dose Index (CTDI) values by patient age, scan body part, and scan year for the scan period between 1992 and 2019 using national survey data conducted in Canada and partially the United Kingdom survey data as surrogates. Second, we converted CTDI values to organ absorbed doses using a library of organ dose conversion coefficients built in an organ dose calculation program, the National Cancer Institute dosimetry system for CT. In result, we created a library of doses delivered to 33 organs and tissues by different patient ages and genders, scan body parts and scan years. In the scan period before 2000, the organs receiving the greatest dose in the head, chest and abdomen-pelvis scans were the active marrow (3.7-15.2 mGy), lungs (54.7-62.8 mGy) and colon (54.9-68.5 mGy), respectively. We observed organ doses reduced by 24% (pediatric head and torso scans, and adult head scans) and 55% (adult torso scans) after 2000. The organ dose library will be used to analyse the risk of radiation exposure from CT scans in the Canadian CT patient cohort.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».