Notice bibliographique
Résumé
Although much has been written about quality control procedures in densitometry, much of this literature has been concerned with data collection in clinical research rather than patient data collected as part of medical care. Quality control, although absolutely necessary in clinical research, is no less necessary in clinical practice. The original indications for bone mass measurements from the National Osteoporosis Foundation published in 1988 and the guidelines for the clinical applications of bone densitometry from the International Society for Clinical Densitometry published in 1996 called for strict quality control procedures at clinical sites performing densitometry (1,2). The Canadian Panel 1 of the International Society for Clinical Densitometry published specific guidelines for quality control procedures in 2002 (3). Such procedures are crucial to the generation of accurate and precise bone density data. When quality control is poor or absent, the bone density data may be incorrect. The interpretation made by the physician based on that incorrect information would be in error. The medical management of the patient may be adversely affected. The patient will also have been exposed to a small amount of radiation inappropriately and wasted time and money. In clinical trials, the results from hundreds or thousands of individuals are usually averaged and conclusions based on the average values. Small errors in machine performance are made insignificant by the averaging of so many results. In clinical practice, this luxury does not exist. Decisions are made based on one measurement from one patient, which means that strict quality control in clinical practice is even more important than in clinical trials. Despite inherently superb accuracy and precision in today’s densitometers, alterations in the functioning of the machines can and will occur. Quality control procedures to detect these alterations in machine function should be utilized by every clinical site performing densitometry regardless of the frequency with which measurements are performed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».