Effect of X-ray scan quality on the collective effective dose in patients in telemedicine

Cover Image

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: The key objective of a healthcare provider is to ensure the quality and increase the efficiency of X-ray diagnostics in both municipal and private medical facilities. A poor-quality radiologic image requires repeated procedures, which results in further reputation, time, and economic losses for the medical organization. Moreover, repeated examinations further contribute to the patient’s total radiation exposure.

AIM: To assess the contribution of poor-quality X-ray examinations to patient exposure in outpatient medical organizations with telemedicine services.

MATERIALS AND METHODS: This study aimed to evaluate poor-quality X-ray examinations recorded by radiologists at the Moscow Reference Center in 2022 by applying a specially developed quality control system for diagnostic examinations based on information technology. In addition, during X-ray examinations, the methods for finding effective doses received by patients were applied in compliance with current regulatory requirements. Statistical methods were also used.

RESULTS: In this study, 2,059 poor-quality examinations were recorded, accounting for 0.084% of the total number of examinations interpreted with telemedicine. The collective effective dose from poor-quality examinations was 3.613 man-Sv, which was <0.11% of the total collective dose of patients in outpatient medical organizations.

CONCLUSION: The implementation of a quality control system for diagnostic examinations based on information technology proved to be efficient for medical organizations rendering telemedicine services.

About the authors

Zoya A. Lantukh

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Author for correspondence.
Email: lantukhza@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0001-6623-9610
SPIN-code: 5486-6496
Russian Federation, Moscow

Daria D. Kozhikhina

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: d.kozhikhina@mpcmr.ru
ORCID iD: 0000-0001-7690-8427
SPIN-code: 5869-3854
Russian Federation, Moscow

Kirill V. Tolkachev

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: npcmr@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0001-8871-8700
SPIN-code: 3196-7497
Russian Federation, Moscow

Maria P. Shatenok

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: maria.prusova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9217-7011
SPIN-code: 5165-7113
Russian Federation, Moscow

Ilya V. Soldatov

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: SoldatovIV2@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-4867-0746
SPIN-code: 4065-6048
Russian Federation, Moscow

Uliya V. Druzhinina

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies; Russian Medical Academy of Continuous Professional Education

Email: yu.druzhinina@npcmr.ru
ORCID iD: 0000-0002-3230-3722
SPIN-code: 1973-2848
Russian Federation, Moscow; Moscow

Yuriy A. Vasilev

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: VasilevYA1@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-0208-5218
SPIN-code: 4458-5608

MD, Cand Sci (Medicine)

Russian Federation, Moscow

Sergey A. Ryzhov

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies; Dmitry Rogachev National Medical Research Center of Pediatric Hematology, Oncology and Immunology

Email: RyzhovSA@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-0640-7368
SPIN-code: 6595-4011
Russian Federation, Moscow; Moscow

Aleksandr V. Vodovatov

Saint Petersburg Research Institute of Radiation Hygiene after Professor P.V. Ramzaev

Email: vodovatoff@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5191-7535
SPIN-code: 4560-8978

Cand. Sci. (Biology)

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Al-Malki MA, Abulfaraj WH, Bhuiyan SI, Kinsara AA. A study on radiographic repeat rate data of several hospitals in Jeddah. Radiat Prot Dosimetry. 2003;103(4):323–330. doi: 10.1093/oxfordjournals.rpd.a006149
  2. Kapur N, Nargotra N, Singh T, et al. Study of proper technique to avoid repeat radiography with proper instructions and positioning. International Journal of Radiology Research. 2019;1(1):33–37.
  3. Atkinson S, Neep M, Starkey D. Reject rate analysis in digital radiography: an Australian emergency imaging department case study. J Med Radiat Sci. 2020;67(1):72–79. doi: 10.1002/jmrs.343
  4. Jabbari N, Zeinali A, Rahmatnezhad L. Patient dose from radiographic rejects/repeats in radiology centers of Urmia University of Medical Sciences, Iran. Health. 2012;4(2):94–100. doi: 10.4236/health.2012.42015
  5. Nol J, Isouard G, Mirecki J. Digital Repeat Analysis; Setup and Operation. J Digit Imaging. 2006;19(2):159–166. doi: 10.1007/s10278-005-8733-1
  6. Almalki AA, Abdul Manaf R, Hanafiah Juni M, et al. Educational Module Intervention for Radiographers to Reduce Repetition Rate of Routine Digital Chest Radiography in Makkah Region of Saudi Arabia Tertiary Hospitals: Protocol of a Quasi-Experimental Study. JMIR Res Protoc. 2017;6(9):e185. doi: 10.2196/resprot.8007
  7. Morozov SP, Sokolina IA, Burmistrov DS, et al. Diagnosis of pathologic conditions and diseases of thoracic organs. In: Informativity of methods of radial diagnostics in various pathological conditions of the organism. Section 1. Moscow: GBUZ «NPKTs DiT DZM»; 2017. (In Russ.) EDN: XQTHQT
  8. Morozov SP, Nudnov NV, Vetsheva NN, et al. Diagnosis of pathologic conditions and diseases of the gastrointestinal tract. In: Informativity of methods of radial diagnostics in various pathological conditions of the organism. Section 2. Moscow: GBUZ «NPKTs DiT DZM»; 2020. (In Russ.) EDN: HAOXDE
  9. Morozov SP, Burmistrov DS, Epifanova SV, et al. Diagnosis of pathological conditions and diseases of the musculoskeletal system. In: Informativity of methods of radial diagnostics in various pathological conditions of the organism. Section 3. Moscow: GBUZ «NPKTs DiT DZM»; 2020. (In Russ.) EDN: VISSIX
  10. Morozov SP, Burmistrov DS, Kremneva EI, et al. Diagnosis of pathological conditions and diseases of the central nervous system. In: Informativity of methods of radial diagnostics in various pathological conditions of the organism. Section 4. Moscow: GBUZ «NPKTs DiT DZM»; 2020. (In Russ.) EDN: VZXCAD
  11. Morozov SP, Burmistrov DS, Zlobina YuS, et al. Radiologic diagnostics in traumatology. In: Informativity of methods of radial diagnostics in various pathological conditions of the organism. Section 5. Moscow: GBUZ «NPKTs DiT DZM»; 2020. (In Russ.) EDN: MVZYXF
  12. Morozov SP, Burmistrov DS, Shapieva AN, et al. Radiologic diagnostics of diseases of the cardiovascular system. In: Informativity of methods of radial diagnostics in various pathological conditions of the organism. Section 6. Moscow: GBUZ «NPKTs DiT DZM»; 2020. (In Russ.) EDN: DYEYBT
  13. Morozov SP, Burmistrov DS, Basarboliev AV, et al. Diagnosis of pathological conditions and diseases in obstetrics and gynecology. In: Informativity of methods of radial diagnostics in various pathological conditions of the organism. Section 7. Moscow: GBUZ «NPKTs DiT DZM»; 2021. (In Russ.) EDN: TJFXKB
  14. Morozov SP, Trofimenko IA, Shapiev AN, et al. Diagnosis of pathologic conditions of the urogenital system. In: Informativity of methods of radial diagnostics in various pathological conditions of the organism. Section 9. Moscow:GBUZ «NPKTs DiT DZM»; 2020. (In Russ.) EDN: RKXBRW
  15. Balonov MI, Golikov VYu, Vodovatov AV, et al. Scientific bases of radiation protection in modern medicine. Volume 1. Radiation diagnostics. Saint Petersburg: NIIRG im. prof. P.V. Ramzaeva; 2019. (In Russ.) EDN: CSPNAD
  16. Chernaya AV, Dyshlyuk TL, Ul’yanova RKh, et al. Possibilities of tomosynthesis in clinical practice. Saint Petersburg: FGBU «NMITs onkologii im. N.N. Petrova» Minzdrava Rossii; 2020. (In Russ.)
  17. European Society of Radiology (ESR). How to manage accidental and unintended exposure in radiology: an ESR white paper. Insights Imaging. 2019;10(1):23. doi: 10.1186/s13244-019-0691-0
  18. Haddad L, Saleme H, Howarth N, Tack D. Reject Analysis in Digital Radiography and Computed Tomography: A Belgian Imaging Department Case Study. J Belg Soc Radiol. 2023;107(1):100. doi: 10.5334/jbsr.3259
  19. Results of radiation-hygienic certification in the regions of the Russian Federation in 202 (radiation-hygienic passport of the Moscow). Moscow: Federal Center of Hygiene and Epidemiology of the Federal Service for Surveillance on Human Well-being and Consumer Rights Protection; 2022. (In Russian).
  20. Vodovatov AV, Ryzhov SA, Chipiga LA, et al. Perspective approaches to classification of radiation accidents in radiology on the example of computed tomography. AIP Conference Proceedings. 2021;2356(1):020028. doi: 10.1063/5.0053135
  21. Martin CJ, Vassileva J, Vano E, et al. Unintended and accidental medical radiation exposures in radiology: guidelines on investigation and prevention. J Radiol Prot. 2017;37(4):883–906. doi: 10.1088/1361-6498/aa881e
  22. Gombolevskii VA, Morozov SP, Chernina VYu, et al. Guidelines for radiographers on computed tomography examination protocols. Moscow: GBUZ «NPKTs DiT DZM»; 2020. (In Russ.) EDN: RUPYLX
  23. Gombolevskii VA, Masri AG, Kim SYu, Morozov SP. A guide for laboratory technicians in performing CT scan study protocols. Moscow: GBUZ «NPKTs DiT DZM»; 2017. (In Russ.) EDN: ZMCZIH
  24. Moscow standard of radial diagnostics (v 1.1) [Internet]. GBUZ «NPKTs DiT DZM; c2013–2023. (In Russ.) Available from: https://standard.tele-med.ai/
  25. Morozov SP, Burenchev DV, Vladzimirskii AV, et al. Principles and rules for describing the results of radiation studies: methodological recommendations. Moscow: GBUZ «NPKTs DiT DZM»; 2021. (In Russ.) EDN: AHDYAG
  26. Drughinina YuV, Ryghov SA, Soldatov IV, et al. Opportunity of special dose monitoring programme systems for changing the recording form. Meditsinskaya Fizika. 2022;1(93):26–27. EDN: ZRBKTO
  27. Shatenok MP, Ryzhov SA, Lantukh ZA, et al. Patient dose monitoring software in radiology. Digital Diagnostics. 2022;3(3):212–230. doi: 10.17816/DD106083
  28. Morozov SP, Lindenbraten LD, Soldatov IV, et al. Fundamentals of medical imaging management. Moscow: GEOTAR-Media; 2020. (In Russ.) EDN: ZRGBGE doi: 10.33029/9704-5247-9-MEN-2020-1-424
  29. Sokolov EN, Lantukh ZA, Druzhinina YuV, et al. Application of analytical information systems. Methodological guidelines. Volume 122. Section 1. Moscow: GBUZ «NPKTs DiT DZM»; 2020. (In Russ.)EDN: KMJJRW
  30. Borisov AA, Vasil’ev YuA, Vladzimirskii AV, et al. Application of artificial intelligence technologies as a way to ensure the quality of chest radiography. Menedzher zdravookhraneniya. 2023;7:91–101. (In Russ.) doi: 10.21045/1811-0185-2023-7-91-101
  31. Certificate of state registration of the computer program № 2023619686/ 15.05.2023. Vasil’ev YuA, Vladzimirskii AV, Omelyanskaya OV, et al. A web-based tool for quality control of datasets. (In Russ.) EDN: YYYTVO
  32. Certificate of state registration of the computer program № 2023617333/ 07.04.2023. Vasil’ev YuA, Vladzimirskii AV, Omelyanskaya OV, et al. Module of quality control of the results of diagnostic tests on chest X-rays. (In Russ.) EDN: BSARZH

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Scheme of selection of defective studies. MRC — Moscow Reference Center for Radiation Diagnostics; MO — medical organization.

Download (218KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Interface of the Dianet system.

Download (251KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Diagram of categories of defects in X-ray and radiological examinations for 2022.

Download (134KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».