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Enregistrement W4401596058 · doi:10.51731/cjht.2024.949

Canadian Medical Imaging Inventory 2022–2023: PET-CT and PET-MRI

2024· article· en· W4401596058 sur OpenAlexaboutno aff
CADTH

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Health Technologies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePET-CTNuclear medicinePopulationPositron emission tomographyMedical physicsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PET-CT Imaging PET-CT is an advanced imaging technique that combines PET with CT to measure metabolic or biochemical activity in the human body. Sixty PET-CT units in 9 provinces were identified by the Canadian Medical Imaging Inventory (CMII) in its 2022–2023 national survey. All units are located in urban centres. Canada has 1.5 PET-CT units per million people. The greatest density of units per million people is in Quebec, New Brunswick, and Newfoundland and Labrador. Approximately 156,320 publicly funded PET-CT examinations were performed in the 2022–2023 fiscal year. This represents a national average of 3.9 exams per 1,000 people, an increase of 18.2% since 2019– PET-CT was reported to have the largest demand in oncology (66.1%), followed by cardiology (13.2%) and neurology (10.1%). Applications for PET-CT continue to expand to new clinical indications and therapeutic areas. The upfront capital and ongoing operational costs of PET-CT units, as well as the costs of radiopharmaceutical products and equipment, may act as barriers to the rapid adoption of this technology. Canada is positioned in the bottom 25% of Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) countries in units per million population and the bottom 50% of OECD countries for average volume of publicly funded PET-CT exams per 1,000 population. The average age of PET-CT equipment in Canada is 7.2 years; 51.5% of PET-CT units are 5 years old or newer, 21.2% are 6 to 10 years old, and 27.3% are more than 10 years old. Radiotracers are essential in PET imaging. The most commonly used PET-CT radiotracers are for oncology: 91% of sites reported using fluorodeoxyglucose F18 and 31.8% of sites reported using gallium-68 DOTA-TATE. The production of most radiotracers requires the use of a cyclotron.1 Overall, 21.7% of PET-CT sites reported local proximity to a cyclotron, reflecting a disparity in the access to and growing demand for radiotracer supply. PET-MRI Imaging PET-MRI is a technique that combines PET with MRI to produce highly detailed imaging of soft tissues in the human body. PET-MRI is almost exclusively used for research purposes in Canada; therefore, data are limited for this modality. Six PET-MRI units were identified in Canada across 3 provinces, representing a national average of 0.2 units per million people. The average age of PET-MRI equipment in Canada is 6.7 years; 2 units are 6 to 10 years old, and 1 unit is 5 years old.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0100,014
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,020

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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