Radiation Reduction in Paediatric Cardiac Catheterization: We Can Go Even Lower
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundRadiation reduction is an integral component in the management of a pediatric cardiac catheterization laboratory. Simple and easily implementable protocol changes and technical upgrades have been shown to significantly reduce radiation exposure.MethodsRadiation exposures (2020-2022) at Safra Children's Hospital, Sheba Medical Center, Israel (Unit A: n=672) were retrospectively reviewed, including DAP (μGy·m2), DAP/kg, Air Kerma (mGy) and fluoroscopy time (minutes) for 16 procedural types. Median doses were compared with those measured (2011-2014) at the Hospital for Sick Children, Toronto, Canada (Unit B: n=2033). Radiation reduction techniques included fluoroscopy acquisition at 7.5 frames/second, removal of anti-scatter grids for children <30 kg, limiting field of view, use of Philips ClarityIQ technology and an institutional culture of radiation mindedness.ResultsExposure was significantly lower in Unit A in 14 of 16 procedure types. Total median doses were lower in Unit A (DAP 91.4(44.7-205.4) vs. 387(138.2-1339) μGy·m2, (p<0.001), DAP/kg 9.33(4.3-16.4) vs. 29.22(12.8-65.9) μGy·m2/kg, (p<0.001), Air Kerma 14.9(7.8-29) vs. 61(23-176.4) mGy, (p<0.001)) despite higher fluoroscopy time (14.1(4.2-24.6) vs. 12.3(6.8-23.3) minutes, (p=0.03)). DAP was lower for specific procedures including pulmonary valvuloplasty 46.3(14.3-219.3) vs. 127(60-323) μGy·m2, (p<0.001) and PDA closure 51.9(18.8-111.8) vs. 178(96-410) μGy·m2, (p<0.001).ConclusionsEnhanced radiation reduction techniques can lead to lower than previously published exposure levels across a wide range of procedure types when employing dose-limiting protocols and radiation-reduction technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».