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Enregistrement W4392304007 · doi:10.1016/j.jacadv.2024.100863

Radiation Exposure, Training, and Safety in Cardiology

2024· article· en· W4392304007 sur OpenAlexaff
Kamala P. Tamirisa, Mirvat Alasnag, Peter Calvert, Sabrina Islam, Anju Bhardwaj, Keerthana Pakanati, Shelley Zieroth, Mansour Razminia, Aarti Dalal, Mamas Mamas, Andrea M. Russo, Smadar Kort

Notice bibliographique

RevueJACC Advances · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSubspecialtyInterventional cardiologyRadiation exposureSpecialtyMedical physicsCardiologyCardiac imagingInternal medicineIntensive care medicineRadiologyPathologyNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to ionizing radiation is an inherent occupational health hazard in clinical cardiology. Health risks have been reported previously, including predilection to cancer. In addition, orthopedic injury due to prolonged wearing of heavy protective lead aprons, which are mandatory to reduce radiation risk, have been extensively documented. Cardiology as a specialty has grown with rising volumes of increasingly complex procedures. This includes electrophysiological, coronary, and structural intervention, advanced heart failure/transplant management, and diagnostic imaging. Both the operator as well imaging specialists are exposed to radiation, particularly in structural interventions where interventional cardiologists and structural imagers work closely. Increasingly, women interested in cardiology may deselect the field due to radiation concerns. This expert document highlights the risks of radiation exposure in cardiology, including practical tips within various subspecialty fields such as interventional/structural cardiology, electrophysiology, imaging, advanced heart failure, and pediatric cardiology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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