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2020-11-13 13:55:33 来源:
[摘要]摘要 目的确定影响CT(CT)辐射剂量变化的患者、机构和机器特征。 设计前瞻性队列研究。 从加利福尼亚大学旧金山CT国际剂量登记处收集并分析了设置数据。 参与者标准化了来自7
为了了解患者、机构、执业量、机器、国家和技术因素对机器和国家有效剂量变化的影响,我们拟合了一系列预测有效剂量的对数线性混合效应模型。我们以图形化的方式展示了一系列模型,显示了包括在加利福尼亚大学旧金山CT国际剂量登记册中的290台机器的剂量变化情况。除了第一个计算腹部剂量的随机机模型外,没有显示每个剂量机包含的平均效应。第二个模型添加了患者特征,显示了考虑患者特征后每台机器的平均剂量。随后在每个模型中添加额外的预测因子,以便最终完全调整的模型包括所有预测变量和对数转换技术参数(kVp、mAs、螺距、CT扫描次数、扫描长度和切片厚度)。
为了量化不同机器之间的剂量变化以及考虑每个预测变量后变化的减少,我们从估计的分布中随机抽样10 000对机器的随机效应,并计算每对机器的估计比率。我们给出了这10000个自举比率的中位数、75%和95%作为相对剂量。相对剂量的95%被用来量化随机选择的两台机器之间的变化。两台随机选择的机器之间的比率越大,注册表中机器之间的剂量变化越大。加入预测因子后,机器和国家之间的相对剂量变异性急剧下降,表明该预测因子造成了大量的变异。我们还计算了每种模型在每个国家的预期平均有效剂量。
剂量与患者、机构、实践量、机器和国家之间的关联程度也显示出来。效应大小被定义为相关协变量中每个标准差变化的剂量乘性变化;估计效应越大,变量越重要。最后,我们展示了技术因素对各国剂量变化的影响。
敏感性分析
为了消除病例组合的潜在影响(即患者接受CT检查的不同原因),我们展示了一种特定影像学适应症的有效剂量变化:疑似肺栓塞。我们还使用一个机器模型(Somaton Definition AS,Siemens Healthineers)的数据对该指示进行了子分析,以说明机构为该指示和该扫描仪选择的技术参数的代表性差异。主要分析以容积CT剂量指数为结果,仅限于单相CT检查。我们将登记册中的剂量与公布的基准进行比较,提取年龄、性别和体型类别的综合数据。342425262728我们从已发表的报告中提取有效剂量,或使用公布的换算系数从剂量长度乘积值中计算出这些有效剂量。
病人和公众的参与
患者作为利益相关者参与到项目中,并作为面对面会议和网络研讨会的一部分,帮助指导项目方向。
结果
在研究期间,来自7个国家(瑞士、荷兰、德国、英国、美国、以色列和日本)的151个机构对大约170万成年人进行了超过200万次的CT扫描。对四家机器制造商的290台机器和49台机器型号进行了检查(表1)。在包括在内的CT扫描中,大约三分之一是腹部(n=724 627,36%)、三分之一的头部(682 701,34%)和三分之一胸部(n=515 007,26%)或胸腹联合扫描(n=83 124,4%)。
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