Using a mobile computer tomography scanner in a field hospital setting to manage patients with COVID-19

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The global outbreak of COVID-19 has posed unprecedented challenges to healthcare systems worldwide. Healthcare administrators had to make quick and effective decisions to ensure high quality of medical care standards in new conditions. The need to form a reserve bed fund during the pandemic was due to the high load on city hospitals in Moscow. Due to this fact, temporary reserved hospitals for COVID-19 patients were organized in non-core facilities, such as ice arenas, shopping malls, and exhibition pavilions. This urgency prompted a search for solutions that could provide the necessary level of diagnosis and treatment appropriate to specialized medical facility. Given the technical and time constraints associated with the installation of a fixed computer tomographic scanner, the deployment of mobile computer tomographic scanners emerged as a viable option.

The study aims to share insights gained from using a mobile computer tomographic scanner within a temporary backup hospital setting to treating patients with COVID-19 coronavirus infection. The paper discusses the features, advantages, and disadvantages of mobile computer tomography. It also presents hardware and control room layouts, along with the placement options for the computer tomography device. The research includes the results of dosimetry studies and provides a clinical assessment of the applicability of this type of diagnostic devices.

Sobre autores

Nikita Kudryavtsev

Moscow Center for Diagnostics and Telemedicine

Autor responsável pela correspondência
Email: n.kudryavtsev@npcmr.ru
ORCID ID: 0000-0003-4203-0630
Código SPIN: 1125-8637
Rússia, Moscow

Alexey Petraikin

Moscow Center for Diagnostics and Telemedicine

Email: PetryajkinAV@zdrav.mos.ru
ORCID ID: 0000-0003-1694-4682
Código SPIN: 6193-1656

MD, Dr. Sci. (Med.), Associate Professor

 
Rússia, Moscow

Ekaterina Ahkmad

Moscow Center for Diagnostics and Telemedicine

Email: e.ahkmad@npcmr.ru
ORCID ID: 0000-0002-8235-9361
Código SPIN: 5891-4384
Rússia, Moscow

Fyodor Kiselev

Moscow Center for Diagnostics and Telemedicine

Email: KiselevFA@zdrav.mos.ru
ORCID ID: 0009-0006-6472-8940
Rússia, Moscow

Vyacheslav Burashov

Moscow Center for Diagnostics and Telemedicine

Email: BurashovVV@zdrav.mos.ru
ORCID ID: 0000-0001-9250-0667
Código SPIN: 4308-0912
Rússia, Moscow

Anna Mukhortova

Moscow Center for Diagnostics and Telemedicine

Email: a.mukhortova@npcmr.ru
ORCID ID: 0000-0001-9814-3533
Código SPIN: 9051-1130
Rússia, Moscow

Iliya Soldatov

Moscow Center for Diagnostics and Telemedicine

Email: i.soldatov@npcmr.ru
ORCID ID: 0000-0002-4867-0746
Código SPIN: 4065-6048
Rússia, Moscow

Andrey Shkoda

City Clinical Hospital No. 67 named after L.A. Vorokhobov

Email: a.shkoda@67gkb.ru
ORCID ID: 0000-0002-9783-1796
Código SPIN: 4520-2141

MD, Dr. Sci. (Med), Professor

Rússia, Moscow

Bibliografia

  1. Morozov SP, Kuzmina ES, Ledikhova NV, et al. Mobilizing the academic and practical potential of diagnostic radiology during the COVID-19 pandemic in Moscow. Digital Diagnostics. 2020;1(1):5–12. (In Russ). doi: 10.17816/DD51043
  2. Prevention, diagnosis and treatment of new coronavirus infection (2019-nCoV): temporary guidelines. Version 17 (12/14/2022). (In Russ). Available from: https://static-0.minzdrav.gov.ru/system/attachments/attaches/000/061/254/original/%D0%92%D0%9C%D0%A0_COVID-19_V17.pdf?1671088207. Accessed: 15.03.2023. (
  3. De Smet K, De Smet D, Ryckaert T, et al. Diagnostic performance of chest CT for SARS-CoV-2 infection in individuals with or without COVID-19 symptoms. Radiology. 2021;298(1):E30–E37. doi: 10.1148/radiol.2020202708
  4. Huang Y, Cheng W, Zhao N, et al. CT screening for early diagnosis of SARS-CoV-2 infection. Lancet Inf Dis. 2020;20(9):1010–1011. doi: 10.1016/S1473-3099(20)30241-3
  5. Barrett JF, Keat N. Artifacts in CT: Recognition and avoidance. RadioGraphics. 2004;24(6):1679–1691. doi: 10.1148/rg.246045065
  6. Samorodskaja IV, Larina VN, Nazimkin KE, Larin VG. Organizational and clinical problems of outpatient COVID-19 diagnostics. Vrach. 2020;31(5):23–30. (In Russ). doi: 10.29296/25877305-2020-05-05
  7. Cester G, Giraudo C, Causin F, et al. Retrospective analysis of a modified organizational model to guarantee CT workflow during the COVID-19 outbreak in the Tertiary Hospital of Padova, Italy. J Clin Med. 2020;9(9):3042. doi: 10.3390/jcm9093042
  8. Bates DD, Vintonyak A, Mohabir R, et al. Use of a portable computed tomography scanner for chest imaging of COVID-19 patients in the urgent care at a tertiary cancer center. Emerg Radiol. 2020;27(6):597–600. doi: 10.1007/s10140-020-01801-5
  9. Khristenko EA, von Stackelberg O, Kautsor HU, et al. CT patterns in COVID-19 associated pneumonia: Standardization of research descriptions based on the Fleischner Society Glossary. Rejr. 2020;10(1):16–26. (In Russ). doi: 10.21569/2222-7415-2020-10-1-16-26
  10. Kyriakou Y, Meyer E, Prell D, Kachelriess M. Empirical beam hardening correction (EBHC) for CT. Med Phys. 2010;37(10):5179–5187. doi: 10.1118/1.3477088
  11. Aliev AF, Kudryavtsev ND, Petryaykin AV, et al. Changing of pulmonary artery diameter in accordance with severity of COVID-19 (assessment based on non-contrast computer tomography). Digital Diagnostics. 2021;2(3):249–260. (In Russ). doi: 10.17816/DD76726

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar
2. Fig. 1. A field hospital for COVID-19 patients in Krylatskoye Ice Palace (Moscow, Russia). Reuters (https://pictures.reuters.com/).

Baixar (508KB)
Metadados
3. Fig. 2. A mobile computed tomograph ready for scanning.

Baixar (125KB)
Metadados
4. Fig. 3. Airo TruCT control console.

Baixar (86KB)
Metadados
5. Fig. 4. The project of a computed tomography room, control room, and radiologist’s office: Zone A—pavilion; Zone B—technical area; Zone C—hallway (zones A to C are areas without permanent presence of personnel).

Baixar (852KB)
Metadados
6. Fig. 5. Axial computed tomographic slices of chest organs in the lung window: (a) polymorphic, predominantly subpleural areas of ground-glass opacity, corresponding to the CT image of viral pneumonia (including COVID-19), CT-1, and (b) multiple polymorphic areas of parenchyma compaction with a tendency to merge, with ground-glass opacity areas and mild reticular changes, CT-3.

Baixar (1MB)
Metadados
7. Fig. 6. Axial and sagittal computed tomographic slices of chest organs in the lung window: (a) motion artifacts and (b) step artifacts caused by respiratory chest movements during scanning.

Baixar (1MB)
Metadados
8. Fig. 7. Axial computed tomographic images of the brain: (a) reconstruction of a 3-mm low-density area at the anterior horn of the left lateral ventricle, in the periventricular, subcortical direction (CT image of subacute cerebrovascular accident of the left middle cerebral artery), and (b) a 1-mm site of subarachnoid hemorrhage with blood breakthrough into the ventricular system (vicarious hydrocephalus).

Baixar (871KB)
Metadados
9. Fig. 8. Axial (a) and sagittal (b) computed tomographic images of the head in the region of the posterior cranial fossa and base of skull showed windmill, strike, beam hardening, and scattering artifacts. Area of bone structures and the posterior fossa is hard to evaluate.

Baixar (855KB)
Metadados
10. Fig. 9. Axial computed tomographic images of the abdomen: (a) CT image of multiple hypodense lesions of both liver lobes, helical artifacts, and gas interface artifacts in the intestinal area and (b) CT image of a strangulated umbilical hernia.

Baixar (1MB)
Metadados

Declaração de direitos autorais © Eco-Vector, 2023

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial–SemDerivações 4.0 Internacional.

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».