Notice bibliographique
Résumé
SPECT is a nuclear imaging technique that provides 3D information on functional and molecular processes in the body. SPECT has been integrated with CT to combine the imaging strengths of both modalities in SPECT-CT. In total, 331 SPECT-CT units in 10 provinces and 210 SPECT units operating in 9 provinces were identified by the Canadian Medical Imaging Inventory (CMII) in its 2022–2023 national survey. There are no SPECT-CT and SPECT units operating in Yukon, Northwest Territories, and Nunavut. Canada has 8.3 SPECT-CT units per million people and 5.3 SPECT units per million people. The greatest density of units per million people for SPECT-CT is in Newfoundland and Labrador and the greatest density for SPECT are in Alberta and New Brunswick. The combined volume of SPECT-CT and SPECT exams conducted in 2022–2023 has decreased by approximately 37.5% since 2015, which is attributed to the gradual decommissioning of SPECT units and replacement of these technologies with other imaging modalities. SPECT-CT is primarily used for oncology exams, followed by cardiology exams and musculoskeletal exams. SPECT is primarily used for cardiology exams, followed by oncology and musculoskeletal exams. On average, SPECT-CT and SPECT units operate approximately 42 hours per week across jurisdictions in Canada that have capacity.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,009 |
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 ».