Tietokonetomografian traumaprotokollat Suomen yliopistosairaaloissa
Notice bibliographique
Résumé
Tietokonetomografialla (TT) on tärkeä rooli traumakuvantamisessa. Traumakuvantaminen suoritetaan yleensä sairaalakohtaisen traumaprotokollan mukaan. Tässä opinnäytetyössä kartoitettiin Suomen yliopistosairaaloiden aikuispotilaille tarkoitettuja traumaprotokollia sekä arvioitiin niiden optimoinnin toteutumista. \n \nAineisto kerättiin esiaineiston ja kirjallisuuden pohjalta tehdyn aineistonkeruulomakkeen avulla. Kerätty aineisto käsitteli traumaprotokollan käyttöä, potilaan asettelua, kuvauksen toteutusta, kuvausparametreja, varjoaineruiskutusta ja sädesuojausta. Aineisto oli pääasiassa laadullista. \n \nTulosten perusteella Suomen yliopistosairaaloissa on käytössä pääpiirteittäin samankaltaiset traumaprotokollat. Eniten eroavaisuuksia traumaprotokollissa on pään ja kaulan alueen kuvantamisessa sekä optimoinnin osalta käsien asettelussa ja osassa sairaaloista myös ulkoisten sädesuojien käytössä. Nämä erot osin johtuvat erilaisista kuvantamislaitteistoista sekä toisaalta erilaisista sairaaloihin vakiintuneista käytännöistä. \n \nSuomessa ei ole käytössä kansallisia TT-traumaprotokollan suosituksia, vaikka sellaisille on kysyntää. Tämän opinnäytetyön yhtenä tarkoituksena oli tuottaa vertaisarviointimateriaalia Suomen TT-traumakuvantamista tekeville osastoille, jotta osastot voisivat etsiä kehityskohteita omista traumakuvantamiskäytännöistään. Tämän opinnäytetyön tuloksia on mahdollista käyttää myös pohjatyönä kansallisten suositusten muodostamisessa. Tähän työhön on myös kerätty paljon tietoa TT-traumakuvantamisen optimoinnista, jota voidaan käyttää opetus- ja perehdytysmateriaalina.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,118 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».