A https://kepalkotas.blog.hu/ blog az általánosan használt röntgenfelvételi módszereket tartalmazza.
Azt a célt szolgálja, hogy gyors útmutatást adjon a klinikai és diagnosztikai területen dolgozó orvosoknak,  radiográfusoknak, rtg. asszisztenseknek ill. egyetemistáknak.
Mindegyik felvételtípus leírásánál általában szerepel egy-egy kép és a felvételi követelmények/technika.

Utóbbiakról a 21/2018. (VII. 9.) EMMI rendelet 6. §-a is rendelkezik:

6. § 
(1) Az Egészségügyi Szakmai Kollégium az ionizáló sugárzással járó orvosi eljárások módszertanára, alkalmazására, azok beutalási feltételeire, a betegek, a gondozók és a segítők sugárterhelésével járó kockázatokra, a diagnosztikai irányadó szintek alkalmazására minden berendezés figyelembevételével szakmai útmutatót ad ki.
(2) Az Egészségügyi Szakmai Kollégium által kiadott szakmai útmutatók az Egészségügyi Közlönyben kerülnek közzétételre.
(3) A szakmai útmutatók elektronikus elérhetőségét az országos tisztifőorvos az általa működtetett honlapon biztosítja.

A szakmai útmutatók elektronikus elérhetősége:

https://nnk.gov.hu/index.php/component/phocadownload/category/22-rontgendiagnosztika-szakmai-utmutatok

Mindegyik felvételtípusnál megtalálható az ábrázolt anatómiai képletek felsorolása, a használatos film  (kép) mérete és helyzete, a centralis sugár iránya, a beteg beállítására vonatkozó utasítások és a felvételi követelmények.

A leírások tartalmazzák még:

1. a Járóbeteg Szabálykönyv OENO leírását (http://neak.gov.hu/felso_menu/szakmai_oldalak/gyogyito_megeleozo_ellatas/szabalykonyvek/jaro), amelyet érdemes ellenőrízni az on-line Szabálykönyvben is: http://finanszirozas.neak.gov.hu/szabalykonyv/index.asp
2. Az Egészségügyi Szakmai Kollégium (Radiológiai Tagozata) által kiadott, az NNK honlapon (a 21/2018. Emmi rendelet értelmében) megjelentetett szakmai útmutatók elérhetőségeit is:
   https://nnk.gov.hu/index.php/component/phocadownload/category/20-rtg-protokolok
   

Az egyes leírások folyamatosan bővülnek, újabb képek, a szövegben változtatások, pontosítások lehetnek.
Erre a javaslatokat a bagyipeter@gmail.com e-mail címre is várom.

A tájékozódást segítik a jobb oldalon elhelyezett cimkék és a régiók, fejezetek.
Akik segítették ennek a blognak a létrejöttét: Bárdi Katalin, Berecz Sándorné, Bodóné Szabó Ildikó, Dolezsárné Szászi Tímea, Tóth Ágnes, dr. Bohátka Gábor, dr. Goda Zsolt, dr. Kéri Henrietta, dr. Kézsmárki Zsolt, dr. Rozgonyi Viktor, dr. Tóth Ildikó, dr. Vályi Éva.

https://kepalkotas.blog.hu/

forrás: Vas Népe, 1993. április 6. (38. évfolyam, 80. szám, 7. o.)

Fiatal radiológusok fóruma

A Magyar Radiológusok Társasága Ifjúsági Bizottsága a napokban rendezte Balatonszéplakon az I. Fiatal Radiológusok Fórumát. A kongresszust megelőzően angol és svéd előadók a computer tomográfia és mammográfia témakörében tartottak egynapos továbbképzést a résztvevőknek. A kétnapos fórum fő témakörei a radiológián és onkológián belüli új diagnosztikus és terápiás eljárások voltak. Ezen kívül a résztvevőknek módjuk volt egy-egy érdekesebb esetük bemutatására. A Markusovszky kórház radiológiai és onkoradiológiai osztályait négy fiatal szakember képviselte. Kórházunkból három előadás hangzott el, kettő a CT vizsgálatok során szerzett tapasztalatokról, illetve egy ritka előfordulású onkológiai esetet ismertettünk. Az üléselnökök és a résztvevők véleménye szerint előadásaink színvonalasak, figyelmet érdemlőek voltak. Közülük is kiemelkedett és nagy érdeklődést keltett a CT segítségével végzett diagnosztikus és terápiás beavatkozásokról szóló beszámoló, melyet dr. Király István tartott. Ezt a világviszonylatban is új módszert Magyarországon mi vezettük be először itt Szombathelyen 1991-ben, és alkalmazása azóta rutinszerűvé vált. Bár a Magyar Radiológusok Társasága elsősorban a 35 éven aluli fiatalok számára rendezte a kongresszust, de azon a Társaság vezetősége és számos ismert „idősebb” kolléga is részt vett. Végezetül ezúton is szeretnénk köszönetet mondani a Nyugat-Rövikör Rt.-nek, Németh Katalin igazgatónőnek, akik jelentős támogatással járultak hozzá sikeres kongresszusi részvételünkhöz.

Dr. P. T.

--------------

forrás: Somogyi Hírlap, 1993. március 20. (4. évfolyam, 66. szám 3. o.)

Kétszáz orvos két napig konferencián

Fiatal radiológusokfóruma Széplakon

A balatonszéplaki Ezüstpart hotelben tegnap kezdődött a fiatal radiológusok fóruma. Az előadásokat két kurzus előzte meg: az angol előadó a komputeres diagnosztikáról, a svéd professzor az emlőrák korai felismeréséről tartott tájékoztatást. Majdnem kétszáz orvos, kutató vesz részt a kétnapos tanácskozáson, amely mellé kiállítást szerveztek a vizsgálatok elvégzéséhez szükséges legmodernebb műszerekből. Kétévente rendezik meg a fórumot, melyen a fiatalok előadói tapasztalatokat szerezhetnek, s közvetlenebb kapcsolatba kerülhetnek a tudományos élettel. A résztvevők tesztet is kitöltöttek; a legtöbb pontot elérőt kéthetes továbbképzésen látják vendégül Angliában.

forrás: Kisalföld, 1998. szeptember (53. évfolyam, 204-229. szám, 7. oldal)

forrás:
Streamlining Clinical Decision Support
Imaging 3.0 2021. december
American College of Radiology (ACR)

A legfontosabb tudnivalók

• A University of Virginia Health radiológusai olyan mesterséges intelligencia (AI) eszközt vezettek be a klinikai döntéstámogatáshoz (CDS), amely a szabadszöveges képalkotó vizsgálatkéréseket strukturált indikációkkal ellátott kérésekké alakítja át.
• Az eszköz segít a megrendelő szolgáltatóknak kiválasztani a megfelelő strukturált indikációkat, és lehetővé teszi számukra, hogy megosszák a konkrét klinikai kérdéseket és egyedi betegpanaszokat.
• A megrendelő szolgáltatók a mesterséges intelligencia útmutatását előnyben részesítették a strukturált indikációk kiválasztásának hagyományos módszereivel szemben, javítva a CDS használatát és a megfelelési arányt.

A klinikai döntéstámogatás (CDS) segít a beutaló szolgáltatóknak abban, hogy az egyes betegek klinikai állapotának legmegfelelőbb képalkotó vizsgálatot rendeljék meg, csökkentve a felesleges és potenciálisan káros képalkotást.

A Protecting Access to Medicare Act (PAMA) előírja, hogy minden beutaló szolgáltatónak konzultálnia kell a CDS-szel a járóbeteg-ellátásban végzett fejlett képalkotó vizsgálatok - beleértve a CT, MRI, nukleáris medicina és PET - megrendelésekor, és 2023-tól pénzügyi szankciókat kell alkalmazni a szabályok be nem tartása esetén.

Sok beutaló szolgáltató, például Dr. Katherine W. Kent, a University of Virginia (UVA) Health munkatársa azonban arról számolt be, hogy a CDS használata nehézkes lehet. Különösen azt mondják, hogy a strukturált indikációk keresése a legtöbb CDS-rendszerben található legördülő menüben időigényes. Jobban szeretnék, ha a szabad szöveges indikációkat adhatnák meg.

"Néha az indikációk és a klinikai kérdések, amelyekkel rendelkezem, egyediek, és nem szerepelnek a legördülő menüben" - magyarázza Kent, a szülészet és nőgyógyászat docense. "Nem akarok egy strukturált indikációkat tartalmazó listán keresgélni, remélve, hogy találok egyezést, hogy befejezhessem a vizsgálatkérésemet".

A CDS felhasználóbarátabbá tétele és a beutaló szolgáltatók körében való elfogadásának növelése érdekében az UVA radiológusai egy mesterséges intelligencia (AI) eszközt integráltak a CDS-rendszerükbe, amely segít a szabadszöveges rendelési bejegyzések strukturált indikációkká történő lefordításában. A CDS-rendszereknek strukturált indikációkra van szükségük ahhoz, hogy a vizsgálatok megfelelőségét az egyes betegek klinikai állapota és a megfelelő felhasználás minősített kritériumai alapján pontozzák.

Az AI eszköz 2020-as bevezetése óta az UVA radiológusai azt tapasztalták, hogy a beutaló szolgáltatók az esetek 59%-ában használták azt a CDS segítségével történő képalkotás megrendelésekor. Azt is megállapították, hogy a rendszer arra ösztönözte a megrendelő szolgáltatókat, hogy a CDS-t használják a képalkotó vizsgálatok megrendeléshez, ami az UVA-t a PAMA-megfelelés fokozottabb betartására ösztönzi.

"Azt tapasztaltuk, hogy ez az új, mesterséges intelligencia alapú megközelítés a strukturált indikációk kiválasztásának preferált mechanizmusa" - mondja Dr. Cree M. Gaskin, a radiológia és az ortopéd sebészet professzora és az UVA Health orvosi információs főigazgató-helyettese, aki az AI-alapú eszköz bevezetését és értékelését vezette. "A beutaló orvosok nagyra értékelik a szabad szöveges kommunikáció lehetőségét a rendelésekben, és továbbra is sikeres eredményeket látunk a fejlődő klinikai döntéstámogató rendszerünkkel."

A kihívás azonosítása

Az UVA Health 2014-ben integrálta a CDS-t az elektronikus egészségügyi nyilvántartásba. A megrendelő orvosok anekdotikusan elégedetlenségüket fejezték ki a strukturált indikációk hiányos vagy túlságosan hosszú listákból történő kiválasztásának folyamatával, emlékszik vissza Gaskin.

"Az ellátók frusztrálónak találják a strukturált indikációk listájáról való választást" - mondja Gaskin, aki egyben a radiológiai és orvosi képalkotó osztály klinikai műveletek és informatika alelnöke is. "Inkább szabad szöveget írnak be, ahogy azt évtizedek óta teszik. A szabad szöveg a gondolkodásmódjukat tekintve sokkal szervesebben működik, mintha egy listából kellene választaniuk. Ezt a szabadságot akarják."

Ez az érzés nem csak az UVA-hoz beutaló szolgáltatókra jellemző. A Journal of the American College of Radiology (JACR) című szakfolyóiratban közzétett tanulmány szerint a pontozatlan CDS képalkotó rendelések 72%-a és az összes rendelés 42%-a tartalmazott szabad szöveget. Gaskin szerint a tanulmány eredményei aláhúzzák a szolgáltatók preferenciáit vagy berögzült rendelési szokásait, valamint frusztrációjukat, hogy az egyedi beteganamnézist egy más által előre megírt, strukturált indikációba kell besorolniuk.

A szabad szöveg használatának képtelensége elriaszthatja a beutaló szolgáltatókat attól, hogy a CDS-hez forduljanak a képalkotó vizsgálatok megrendeléshez, arra késztetheti őket, hogy következetesen az "egyéb" opciót válasszák a strukturált indikációk menüjéből, vagy kilépjenek a munkafolyamatból, hogy megkerüljék a rendszert, mondja Dr. David S. Gish, aki radiológiai rezidens és mozgásszervi képalkotó/informatikai ösztöndíjas volt az UVA-nál, és segített az AI eszköz hatásának értékelésében. Ezek a kerülőutak nem megfelelő ellátást eredményezhetnek, és potenciálisan költséget jelenthetnek a radiológusoknak és a képalkotó létesítményeknek, akiket a PAMA értelmében pénzügyi szankciókkal sújtanak, ha a Medicare-betegek számára a CDS-sel való konzultáció nélkül rendelnek a beutaló szolgáltatók fejlett képalkotást.

Nem csak a beutaló szolgáltatók részesítik előnyben a szabad szöveges indikációkat. A radiológusok is a narratív formátumot részesítik előnyben, mert az információ segítségével jobban ki tudják szolgálni a beutaló szolgáltatókat és a betegeket, mondja Gish, aki jelenleg a virginiai Harrisonburgban lévő Sentara Rockingham Memorial Hospital radiológus szakorvosa.

"A páciens történetének elolvasása és annak megértése, hogy a szolgáltató mit keres, befolyásolhatja az értelmezésünket a diagnózis felállításakor" - magyarázza. "Egy tömör, sterilizált, strukturált indikáció nem ragadja meg az összes olyan részletet, amit szeretnénk. Elveszítjük ezt a hasznos klinikai információt".

Megoldás keresése

Felismerve, hogy a CDS értéke csökken, ha a beutaló szolgáltatóknak nehézséget okoz a megfelelő indikációk azonosítása a strukturált listából, az UVA radiológusai reménykedtek, amikor CDS-szállítójuk megkereste őket egy új, mesterséges intelligencia alapú, a CDS-rendszerbe integrált indikációs eszköz integrálásával kapcsolatban.

"Mi voltunk a szállító egyik első ügyfele, és azóta is nagymértékben elkötelezettek vagyunk a fejlődő CDS-technológia iránt. Értékeltük az új AI-alapú megoldást, és azonnal úgy döntöttünk, hogy bevezetjük, mivel tudtuk, hogy a vizsgálatkérőink jobban szeretnék, ha a pácienseik állapotáról szóló szabad szöveges narratívák is szerepelnének benne" - mondja Gaskin.

A mesterséges intelligencia eszköz egy algoritmus segítségével azonosítja a strukturált indikációkat a szolgáltató által a képalkotó vizsgálat kérésének szabad szöveges oka és az EHR-ből származó információk alapján, beleértve a beteg korát, nemét és az EHR-problémalistára vonatkozó adatokat. Amint a szolgáltató beírja a szabadszöveges indikációt, az eszköz azonnal megjeleníti a megjósolt strukturált indikációk listáját, a legvalószínűbb egyezéseket, valamint további lehetséges, de kevésbé valószínű indikációkat.

A vizsgálatkérők ezután kiválasztják a Nekik legjobban tetsző lehetőséget a megjósolt listából. Ha a szolgáltató nem ért egyet az előre jelzett lehetőségek egyikével sem, választhat, hogy a strukturált indikációk teljes menüjében keres, jelentheti, hogy nem volt megfelelő indikáció, vagy teljesen kiléphet a CDS munkafolyamatból.

"Amint a szolgáltató beírja a szabad szöveget és kiválaszt egy strukturált indikációt, a CDS rendszer megfelelőségi pontszámot ad a vizsgálathoz" - mondja Gish. "Végső soron a megrendelő szolgáltató továbbra is megrendelheti azt a vizsgálatot, amelyik szerinte a legmegfelelőbb a klinikai kérdés megválaszolásához. Az eszköz csak segít nekik az irányításban."

Az AI eszköz bevezetése

Bár a radiológusok nagyon szerették volna az integrált AI-eszközt a CDS-munkafolyamat javítása érdekében alkalmazni, tesztelniük kellett, mielőtt felajánlják a beutaló szolgáltatóknak. "Tudtam, hogy a mesterséges intelligencia szabad szövegre való alkalmazásának ötlete elméletben kiváló, mivel egyszerűsítené a strukturált indikációk kiválasztását, de valóban ki kellett derítenünk, hogy az első generációs koncepció elég robusztus-e ahhoz, hogy a klinikai gyakorlatban is megvalósítsuk" - magyarázza Gaskin.

Az eszköz általános teljesítményének tesztelésére Gaskin és csapata korábbi képalkotó rendelésekből származó szabad szöveges indikációkat futtatott le a rendszeren, és megállapította, hogy az algoritmus az esetek 80%-ában ésszerű előrejelzett indikációkat ajánlott, amit a csapat elfogadhatónak tartott a bevezetéshez. "A rendszer jó munkát végzett, határozottan elég szilárd ahhoz, hogy kipróbáljuk a megrendelő orvosokkal" - mondja. "Nem volt tökéletes, de ha az esetek többségében a pontos, strukturált indikációk kiválasztásában tudta őket segíteni, hajlandóak voltunk kipróbálni."

Gaskin több magas szintű klinikai találkozón mutatta be a mesterséges intelligencia eszköz képességeit a megrendelő szolgáltatóknak és adminisztrátoroknak. Elfogadóan és néha lelkesen fogadták a szabadszöveges rendelésbevitel és a mesterséges intelligencia által támogatott strukturált indikáció kiválasztásának ötletét.

A csoporttól való elfogadást követően Gaskin az UVA Health IT képzési csapatával együttműködve e-mailben küldött a megrendelő szolgáltatóknak képzési anyagokat, köztük tippeket és diaképeket a mesterséges intelligencia eszköz CDS-en belüli használatához. Az UVA Help Desket is értesítették a munkafolyamatban bekövetkezett változásokról, biztosítva, hogy munkatársaik értesüljenek, ha a szolgáltatók kérdésekkel fordulnak hozzájuk.

A megrendelő szolgáltatók kisszámú csoportjával végzett rövid kísérleti tesztet követően az UVA Health 2020 februárjában az egész rendszerben éles üzembe helyezte az AI eszközt, lehetővé téve, hogy minden megrendelő szolgáltató elkezdje használni a szabad szöveget, amikor a CDS-ben fejlett képalkotási megrendeléseket ad le. Alternatívaként továbbra is használhatják a meglévő CDS folyamatot, amely során közvetlenül egy menüből választják ki a strukturált indikációkat.

A CDS elfogadásának növelése

Három hónappal a CDS AI eszköz bevezetése után Gaskin és Gish retrospektív elemzést végzett az indikáció kiválasztási módszerekről, hogy felmérje a felhasználói viselkedést és preferenciákat. A JACR című folyóiratban közzétett eredmények (Gish, D; Ellenbogen, A; Patrie, J; Gaskin, C. (2021). Retrospective Evaluation of Artificial Intelligence Leveraging Free-Text Imaging Order Entry to Facilitate Federally Required Clinical Decision Support. J Am Coll Radiol. 2021; 18(11): 1476-1484.) azt mutatták, hogy a szolgáltatók 23 580 rendelésnél, azaz az esetek 58,9%-ában az új AI-megközelítést választották. Az AI-eszköz a szolgáltatók által szabad szöveggel benyújtott rendelések 91,7%-ában (21 631) adott előrejelzett strukturált indikációkat. A szolgáltatók az AI által előre jelzett strukturált indikációkat azon esetek 57,7%-ában választották, amelyekben az eszköz ezt felajánlotta.

"Az AI megközelítés előnye, hogy szabad szöveggel is közölhetem, amit kell, és mégis kielégíthetem a döntéstámogatási követelményeket, hogy befejezhessem a vizsgálatkérésemet" - mondja Kent. "Ez mozgásban tartja a munkafolyamatot, így a betegellátásra tudok koncentrálni."

Bár a fent közzétett tanulmánynak nem volt része, a radiológusok anekdotikusan úgy találták, hogy az AI eszköz a beutaló szolgáltatókat is arra ösztönözte, hogy gyakrabban használják a CDS-t. Mielőtt a radiológusok bevezették volna az eszközt, a beutaló szolgáltatók a járóbeteg-szakrendelések körülbelül 50%-ánál a CDS-hez fordultak. Az eszköz bevezetése után a beutaló szolgáltatók az ilyen megrendelések nagyjából 70%-ához a CDS-t vették igénybe, ami jelentős növekedést jelent, bár a javulás egy része a megrendelési mechanizmusban egyidejűleg végrehajtott egyéb változtatásoknak is tulajdonítható.

"Az eszköz előtt a rendelések jelentős százaléka nem kapott döntéstámogatást" - mondja Gaskin. "A PAMA-megfelelőségünk jelentősen javult, ami intézményi szempontból pozitív. Minél több CDS-t használó rendelésünk van, annál jobb".

Az UVA beutaló szolgáltatói egyre inkább használják a CDS-t egy kiskapu ellenére, amely lehetővé teszi számukra, hogy a munkafolyamatból a folyamat szabadszöveges rendelési részénél, a döntéstámogatás alkalmazása előtt kilépjenek. Gaskin és csapata megállapította, hogy a beutaló szolgáltatók 21,3%-a kilépett a munkafolyamatból, mielőtt a CDS pontozhatta volna a vizsgálatot. Most együtt dolgoznak a szállítóval a kiskapu bezárásán, ami Gaskin előrejelzése szerint tovább növeli a PAMA-megfelelőséget.

Megfelelő ellátás

Ahogy az egészségügyi rendszerek országszerte bevezetik a CDS-t a PAMA-val összhangban, sokan keresik a módját annak, hogy a megrendelő szolgáltatókat rávegyék a technológia használatára az összes járóbeteg-szakellátási képalkotó rendelésnél. Az UVA tapasztalatai azt mutatják, hogy az olyan eszközök, mint a mesterséges intelligencia alapú strukturált indikációs technológia, segíthetnek a CDS bevezetésének növelésében, és ezáltal a betegek ellátásának javításában.

"Ez a kezdeményezés lehetővé tette számunkra, radiológusoknak, hogy a CDS-folyamat javításában segítő szerepbe lépjünk" - mondja Gaskin. "Azáltal, hogy a mesterséges intelligenciát a CDS megkönnyítése érdekében a szabad szöveges rendelésbevitel támogatására használtuk, az UVA olyan előnyöket látott, mint a radiológusokkal való jobb kommunikáció, a CDS-sel kapcsolatos szolgáltatói frusztráció csökkenése és a közelgő PAMA-előírásoknak való nagyobb intézményi megfelelés. Ez a modell minden bizonnyal alkalmazható lenne más intézményeknél is, amelyek készen állnak a saját meglévő CDS-mechanizmusuk frissítésére."

Ez a kezdeményezés is bemutatja az AI-technológia erejét a betegellátás javításában. "Azzal, hogy több beutaló klinikus számára lehetővé tesszük a döntéstámogató eszközök használatát olyan módon, amely nem zavarja meg a munkafolyamatukat, a radiológusok hozzájárulnak ahhoz, hogy több szolgáltató rendelje meg a megfelelő vizsgálatot minden beteg számára" - mondja Gaskin. "A radiológusok már régóta a megfelelő képalkotás gondnokai, és ezek az eszközök segítenek nekünk abban, hogy ezt a szerepet kiterjesszük és erősítsük."

forrás: 
Ståhlbrandt, H., Björnfot, I., Cederlund, T. et al. 
CT and MRI imaging in Sweden: retrospective appropriateness analysis of large referral samples. 
Insights Imaging 14, 134 (2023).
https://doi.org/10.1186/s13244-023-01483-w

Kulcspontok:

• A CT- és MRI-vizsgálatok nagy aránya nem volt megfelelő
• A háziorvosoktól érkező CT-beutalások kevésbé voltak megfelelőek, mint a kórházi szakorvosoktól érkező beutalók.
• A kórházi szakorvosoktól érkező MRI-beutalók kevésbé voltak megfelelőek, mint a háziorvosoktól érkező beutalók.
• A radiológiai beutalási kritérium irányelvek betartása javíthatja az elvégzett vizsgálatok megfelelőségét.

Bevezetés

Az orvosi képalkotás az elmúlt évtizedekben egyre elterjedtebbé vált. Különösen a CT-vizsgálatok és az MRI-vizsgálatok gyakorisága nőtt meg. A Svédországban végzett CT-vizsgálatok száma 2005 és 2018 között 130%-kal, az MRI-vizsgálatok száma pedig 104%-kal nőtt ugyanebben az időszakban. Hasonló tendenciák figyelhetők meg például Svájcban, ahol a CT-vizsgálatok száma 2013 és 2018 között körülbelül 15%-kal nőtt, valamint Finnországban, ahol 2008 és 2018 között 82%-os növekedést figyeltek meg. Az Egyesült Államokban, ahol az egy főre jutó vizsgálatok száma Európához képest magasabb, a CT-vizsgálatok száma 2006 és 2016 között 20%-kal nőtt, ami Európához képest kisebb növekedés. Számos oka van annak, hogy ne végezzünk olyan vizsgálatokat, amelyek nem járulnak hozzá a beteg ellátásához. A CT-vel kapcsolatban az egyik aggály a betegek sugárterhelése. Napjainkban a CT-vizsgálatokból származó sugárterhelés a radiológiai diagnosztikai vizsgálatokból származó teljes sugárterhelés nagy részét teszi ki. Ez nem feltétlenül jelent problémát, ha a képalkotó eljárás eredménye a klinikai környezetben a beteg diagnózisának és ellátásának javát szolgálja. Egyes tanulmányok azonban azt mutatják, hogy ez nem mindig van így. A Finnországban, Svédországban, Spanyolországban, Olaszországban, Luxemburgban és Írországban végzett nemzeti tanulmányok azt mutatják, hogy a vizsgálatok 5-20% nem feltétlenül indokolt.

Az orvosi sugárterhelés során alkalmazott ionizáló sugárzás indokoltságának a sugárvédelmi rendszerben meghatározott fogalma három, egymástól függő szintre vonatkozik. Az elv összetett, és a közvetlenül a beteggel kapcsolatos tényezőkön kívül számos más tényezőt is magában foglal, pl. gazdasági és társadalmi tényezőket. Az első szint azt tételezi fel, hogy a betegek radiológiai orvosi vizsgálatai általában indokoltak, és adottnak tekinthetők. A második szint a meghatározott céllal, meghatározott típusú berendezésekkel végzett vizsgálatokra vonatkozik, és feltételezi, hogy bizonyított, hogy az adott vizsgálat előnyei meghaladják a várható hátrányokat, beleértve a sugárzási kockázatokat is, egy adott orvosi indikáció esetében. A harmadik szint az ionizációs sugárzás használatának indokoltságára vonatkozik az egyes betegek vizsgálata során. Ennek a követelménynek bizonyítékokon kell alapulnia, és csak a beteg klinikai indikációjának megfelelő vizsgálatot kell alkalmazni. Csak kivételes esetekben lenne indokolt, hogy az egyes betegeket más körülmények között ionizáló sugárzásnak tegyék ki.

A sugárvédelmi rendszerben meghatározott indokoltsági vizsgálatot nehéz elvégezni. Az ilyen értékelésnek gyakran a betegellátás számos szempontját kell figyelembe vennie a könnyen hozzáférhető információkon túl, és lehetőleg kvantitatívnak kell lennie. A klinikumban elvégzendő vizsgálatoknak azonban olyan módszert kell alkalmazniuk, amely nem túl bonyolult, csak ésszerű erőforrásokat igényel, és emellett nagyrészt bizonyítékokon alapuló kritériumokon alapul. Az alkalmassági kritériumokat a vizsgálatok megfelelő felhasználásának biztosítására vezetik le. Az alkalmassági kritériumok tükrözik a vizsgálatok orvosi szükségességét és diagnosztikai értékét, és a lehetséges előnyök és a lehetséges hátrányok közötti egyensúlyra összpontosítva kerültek kidolgozásra. A megfelelőség ezért az indokoltság helyettesítőjeként használható. Azaz a megfelelőség értékelése az indokoltság szintjét jelzi. A vizsgálatok retrospektív értékelésére a megfelelőségi kritériumokat alkalmazó új módszertant dolgoztak ki. Ez a tanulmány kimutatta, hogy nagyszámú vizsgálat retrospektív értékelése lehetséges félautomatikus módon, az ESR iGuide klinikai döntéstámogató rendszerben szereplő adatbázis felhasználásával.

E tanulmány céljai a következők voltak:

1. új módszer alkalmazása a CT- és MRI-vizsgálatok retrospektív értékelésére,
2. a Svédország négy régiójában végzett CT- és MRI-vizsgálatok megfelelőségének értékelése,
3. annak feltárása, hogy mely alternatív módozatok javítanák a megfelelőséget, és
4. az eredmények összehasonlítása egy korábbi, 2006-ban végzett CT-vizsgálatokról szóló vizsgálattal.

Anyagok és módszerek

Az adatsor
A tanulmány Svédország 21 egészségügyi régiójából négyben 2021 októberében elvégzett 13 075 felnőtt CT-vizsgálatának és MRI-vizsgálatának adatait tartalmazta, és a beutalókból kinyert információkon alapult. A létrehozott adatkészlet azon beutalók adatait tartalmazta, amelyeknél a klinikai indikáció megegyezett az ESR iGuide-ban szereplő klinikai indikációval. Nem alkalmaztak egyéb specifikus befogadási kritériumokat, de a sugárterápia tervezéséhez használt CT-vizsgálatot nem vették figyelembe. Az adatkészlet így mindenféle indikációt tartalmaz, mint például a diagnosztika, a kezelés előkészítése és a nyomon követés, valamint a sürgősségi osztályról érkező beutalókat. A vizsgálatok többsége (78%) CT-vizsgálat volt. Ez jól tükrözi a Svédországban végzett CT-vizsgálatok és MRI-vizsgálatok közötti megoszlást. Megjegyzendő, hogy az adatokat a vizsgálatokat végző radiológiai osztálytól gyűjtötték.

Az értékelés módszere
Amint a bevezetőben említettük, a módszer az ESR iGuide-ot használja szabványként. Ez egy klinikai döntéstámogató rendszer, amely egy több mint 4000 klinikai forgatókönyvet tartalmazó adatbázist tartalmaz, amelyből körülbelül 2300 pontozott, azaz pontozott indikációs eredményt ad, és így szakmailag lektorált cikkek és szakértői bizottsági ajánlások alapján képalkotó diagnosztikai ajánlásokat ad. Az ESR iGuide-ot az Európai Radiológiai Társaság biztosítja, szoros együttműködésben az Amerikai Radiológiai Kollégium által biztosított ACR Select-tel. Az értékelési módszer nagyrészt automatizált volt, és az ESR iGuide adatait és a beutalókból kinyert adatokat használta. A módszer röviden a következőképpen foglalható össze. A klinikai indikációkat szabad szövegként, valamint az életkort és a nemet a beutalókból nyerték ki. Ezeket az adatokat egy adatkereső segítségével összehasonlították az ESR iGuide-ban rendelkezésre álló klinikai indikációkkal. Egy adatelemző eszközt hoztak létre a minták lefuttatására és az elvégzett vizsgálatra vonatkozó pontozásra, amely jelzi az egyes beutalók megfelelőségi szintjét. Az ESR iGuide adatbázisának felhasználásával azt is ki lehetett értékelni, hogy létezik-e megfelelőbb vizsgálat, és az milyen modalitást tartalmaz. Összehasonlították a CT-vizsgálat és az MRI megfelelőségét az összes vizsgálatra összességében és külön-külön az egyes egészségügyi régiókra vonatkozóan. A CT- és MRI-vizsgálatok megfelelőségi szintjére a beutaló hovatartozásának hatását is értékelték, valamint a korcsoportok szerinti megfelelőséget. A megfelelőséget az ESR iGuide megközelítéssel a következő kategóriákba sorolták:

1. általában,
2. talán és
3. általában nem megfelelő.

Ezenkívül azonosították azokat a módozatokat, amelyeket akkor alkalmaztak volna, ha a vizsgálatot a magasabb szintű megfelelőséggel rendelkező csoportba sorolták volna. Ez jelezte, hogy egy másik modalitás megfelelőbb volt-e, vagy az alkalmazott modalitást továbbra is alkalmazták volna, de más módszerrel. Ezt mind a CT-, mind az MRI-vizsgálatok esetében értékelték, és levezették az alternatív modalitások megfelelő megoszlását.

Az összehasonlítás egy korábbi országos vizsgálattal
Az eredményt egy korábbi, Svédországban végzett vizsgálattal hasonlították össze. Ez a vizsgálat CT-vizsgálatokra terjedt ki, és összesen 2435 CT-vizsgálatot foglalt magában. Az eredményeknek a jelen vizsgálattal való összehasonlítása érdekében az eredeti tanulmány újraszámolását végezték el. Először a "a CT volt a megfelelő modalitás", "más modalitást kellett volna használni" és "a vizsgálatot egyáltalán nem kellett volna elvégezni" értékelési skálát használták a vizsgálatok rangsorolására. Másodszor, a jelen tanulmány eredményeinek összehasonlításához az egész országra vonatkozó eredményeket használták, mivel a vizsgálatokat meglehetősen alacsony számban vették figyelembe. Harmadszor, a beutaló hovatartozását három csoportra osztották újra: egyetemi kórházak, egyéb kórházak és alapellátó központok, hogy megfeleljen a jelen tanulmányban szereplő csoportoknak. Az előző tanulmányban az "egyéb kórház" csoport két szintet foglalt magában.

A "CT volt a megfelelő modalitás" megjelölést magas megfelelőségnek ítélték, azaz a jelen tanulmányban a "rendszerint megfelelő" megjelöléssel hasonlították össze. A "más modalitást kellett volna használni" és "a vizsgálatot egyáltalán nem kellett volna elvégezni" megjelöléseket a "talán" és a "általában nem megfelelő" megjelölésekkel hasonlították össze. A módszerek közötti különbségek miatt nehéz kvantitatív összehasonlítást végezni. Ezért minőségi összehasonlítást végeztünk a megfelelőség általános szintje és a beutaló hovatartozásának a megfelelőség szintjére gyakorolt hatása tekintetében.

Eredmények

A beutalások
Az adathalmaz demográfiai adatait, beleértve a korábbi tanulmány adatait is, az 1. táblázat tartalmazza. A régiók különböző számú beutalóval járultak hozzá. A D régió az összes beutalás mintegy 40%-át adta. A C régió járult hozzá a legkevésbé, az összes beutalás mintegy 17%-ával, a másik két régió pedig egyenként csak mintegy 21%-kal. Ez a megoszlás nagyjából mind a CT-, mind az MRI-vizsgálatokra vonatkozik. A vizsgálati alanyok átlagos életkora minden régióban hasonló, jellemzően 69 év. A 2006-os vizsgálathoz képest a betegek valamivel idősebbek. Ez a korkülönbség a radiológia jelenlegi használatát tükrözi, ahol az idősebb betegek irányába történő elmozdulás figyelhető meg.

A beutalók csekély többsége az "egyéb kórházak" megjelölésű beutalóból származott (2. táblázat). A 2006-os vizsgálatban a jelen vizsgálathoz képest valamivel nagyobb arányban érkeztek beutalók alapellátó központokból és valamivel kisebb arányban egyetemi kórházakból. A beutalók megoszlása a különböző régiókban némileg eltérő volt. A CT-vizsgálatok esetében a beutalók mintegy fele az "egyéb kórházak" nevű csoportból érkezett. Érdemes megjegyezni, hogy az A és C régió esetében az egyetemi kórházakból származó beutalók kis száma szerepel. E tekintetben a B és D régiók reprezentatívabbak a beutalási profil tekintetében. Az MRI esetében a beutalók hovatartozása egyenletesebben oszlik meg. Az alapellátó központokból érkező beutalók átlagosan az összes beutaló 28%-át teszik ki, míg a régiókban ez az arány 22 és 34% között változik.

A megfelelőség szintje
A 3. táblázat a megfelelőség eredményét mutatja be az alkalmazott korcsoportokkal együtt. Az MRI alkalmassága magasabb, függetlenül a korcsoporttól. Az "általában megfelelő" arány 63% és 76% volt a CT- és MRI-vizsgálatok esetében. Nincs egyértelmű tendencia, de úgy tűnik, hogy az értékek a legidősebb korcsoportok esetében a legmagasabbak. A legalacsonyabb korcsoportban a CT-vizsgálatok esetében a "nem általában megfelelő" százalékos aránya 9%, szemben az összes korosztályra vonatkozó 14%-os átlaggal. Az MRI esetében a megfelelő értékek 15% és 11%.

Az egészségügyi régiók közötti összehasonlítást a 4. táblázat mutatja be. Minden régióban magasabb az MRI megfelelősége a CT-vizsgálatokhoz képest. A B régióban a többi régióhoz képest mind a CT-, mind az MRI-vizsgálatok megfelelősége magasabb. A D régióban azonban a CT-vizsgálatok esetében majdnem ugyanolyan magas. Az 1. és 2. ábrán a különböző beutalószintekre vonatkozó eredmény látható. Az alapellátási központokból érkező beutalók különösen magas pontszámot értek el az MRI esetében, de alacsonyat a CT-vizsgálatok esetében.

A CT-vizsgálatok esetében 3541 olyan vizsgálat (az összes vizsgálat 35%-a), amelyet "talán" vagy "általában nem megfelelő" minősítéssel jelöltek meg, magasabb megfelelőségű alternatív vizsgálatokat tartalmazott. E vizsgálatok közül 2339 esetben (az összes vizsgálat 23%-a) ez alternatív modalitásokat alkalmazó vizsgálatokat jelentett, 1202 vizsgálat esetében (az összes vizsgálat 12%-a) pedig más CT-módszereket kellett volna alkalmazni. A megfelelőbbnek ítélt modalitást a 3. ábra mutatja. Megjegyzendő, hogy a vizsgálatok jelentős hányada hagyományos röntgenvizsgálat volt. Nem állt rendelkezésre megfelelőbb vizsgálat 167 eljáráshoz (az összes eljárás 1,6%-a).

A megfelelőbb modalitás, ha a CT-vizsgálat értékelése szerint talán/általában nem megfelelő (szám és százalék) - 3. ábra:

Az MRI esetében 590 vizsgálat (az összes vizsgálat 20%-a), amelyek a "talán" és "általában nem" megfelelő csoportokban szerepeltek, magasabb megfelelőségű alternatív vizsgálatokat tartalmazott. E vizsgálatok közül 93 esetben (az összes vizsgálat 3%-a) a megfelelőbb vizsgálathoz alternatív MRI-módszerre lett volna szükség. 497 vizsgálatnál (az összes vizsgálat 17%-a) a megfelelőbb vizsgálatokhoz modalitásváltásra volt szükség, amint azt a 4. ábra mutatja. A vizsgálatok jelentős hányada CT-vizsgálat volt. 104 vizsgálat esetében (az összes vizsgálat 3,4%-a) nem állt rendelkezésre megfelelőbb vizsgálat.

A megfelelőbb modalitás, ha az MRI-vizsgálatot talán/nem általában megfelelőnek értékelték (szám és százalék) - 4. ábra:

Az eredményt összehasonlították a 2006-ban végzett CT-vizsgálattal
Az előbbi vizsgálatban a CT-vizsgálatok 81%-a a "megfelelő modalitást alkalmazták", 13%-a a "más modalitást kellett volna alkalmazni", 6%-a pedig "nem volt radiológiai indikáció" kategóriába sorolható (1. ábra). A jelen vizsgálatban 63%-ban a "vizsgálat általában megfelelő volt" kategóriába sorolták. Azok a vizsgálatok, amelyeknél egy megfelelőbb vizsgálatot is el lehetett volna végezni, mégis CT-vizsgálatot eredményezhettek volna, azaz jelezték, hogy a megfelelő modalitást alkalmazták, 12%-ot tettek ki. Vagyis a jelen tanulmány azt jelzi, hogy a CT-vizsgálatok 75%-ánál a megfelelő modalitást alkalmazták. Ez valamivel alacsonyabb, mint az előző tanulmányban. Az alsó határon a korábbi tanulmányban a vizsgálatok 6%-át nem kellett volna elvégezni, a jelen tanulmányban pedig 14% volt általában nem megfelelő. A kvalitatív elemzés azt sugallja, hogy a megfelelő CT-vizsgálatok aránya nem javult, és valószínűsíthető, hogy a megfelelő vizsgálatok aránya csökkent az elmúlt 15 évben. Az alapellátó központokból érkező beutalók esetében a megfelelő CT-vizsgálatok alacsonyabb száma mindkét vizsgálatban nyilvánvaló volt (1. ábra), míg a fiatalabb korcsoportok relatív megfelelősége az előbbi vizsgálatban rosszabbnak tűnik (3. táblázat).

Megbeszélés

Ebben a tanulmányban az elvégzett CT- és MRI-vizsgálatok megfelelőségét európai kritériumok és egy félautomata módszer segítségével vezettük le. A CT- és MRI-vizsgálatokat a vizsgálatok 63%-ában, illetve 76%-ában "általában megfelelőnek" ítélték. A kevésbé megfelelőnek ítélt vizsgálatok többségénél a megfelelőség javítása érdekében más modalitásokat vagy módszereket lehetett választani. A jelen tanulmány azt sugallja, hogy a megfelelőség javítása érdekében jobb klinikai gyakorlatra van szükség. Ez a javulás más európai országokban is indokoltnak és szükségesnek tűnik. Korábbi tanulmányokban a megfelelő CT-vizsgálatok aránya 52 és 80% között változott, a megfelelő MRI-vizsgálatok aránya pedig 79% körül volt. A jelen vizsgálat eredményei hasonló szinten vannak, de nehéz részletes összehasonlítást végezni, mivel az egyes vizsgálatokban alkalmazott módszer eltérő volt. A jövőben egységes módszertan alkalmazása indokolt.

Az MRI-vizsgálatok magasabb megfelelőségének oka lehet az MRI-berendezések hiánya a CT-berendezésekhez képest, és ebből következően nagyobb szükség van a legmegfelelőbb MRI-vizsgálatok kiválasztására a szűkös erőforrás helyes felhasználásának biztosítása érdekében. Sok kórházban a CT-vizsgálatok megfelelőségét a radiográfusok és az általános radiológusok értékelik, míg az MRI-specialisták elsősorban az MRI-vizsgálatokat. Ez is befolyásolhatja a CT és az MRI közötti különbségeket.

A korábbi svéd tanulmány és a jelen tanulmány közötti összehasonlítás a megfelelő vizsgálatok kisebb százalékos arányának tendenciáját jelezheti, de a módszertani különbségek magyarázhatják ezt a különbséget. Ez valószínűsíthető az elvégzett vizsgálatok számának megduplázódása miatt. Továbbá a CT és MRI technológiái és módszerei fokozatosan fejlődnek, és feltételezhető, hogy mind a beutalók, mind a radiológusok számára egyre nehezebb lesz a megfelelő vizsgálat kiválasztása könnyen hozzáférhető iránymutatások nélkül. A szubspecializáció az elvégzett vizsgálatok megfelelőségének javulásához vezethet. A jelenlegi tanulmány nem ad erre egyértelmű jelzést, mivel az egyetemi kórházak beutalói által végzett megfelelő vizsgálatok szintje a CT-vizsgálatok esetében nagyjából azonos, az MR-vizsgálatok esetében pedig alacsonyabb a más típusú kórházak beutalói esetében. A CT-vizsgálatok esetében az alapellátási központokból érkező beutalók esetében az "általában nem megfelelő" vizsgálatok aránya körülbelül kétszerese a kórházakból érkező beutalókhoz képest. Az MRI-vizsgálatok esetében azonban a megfelelő vizsgálatok legnagyobb százalékát az alapellátóktól érkező beutalók teszik ki. Ennek oka az lehet, hogy az MRI-vizsgálatokra vonatkozóan több irányelv létezik az alapellátás szintjén, mint a CT-vizsgálatokra vonatkozóan. Értékes lehet az alapellátó központokból érkező beutalók részletesebb tanulmányozása.

A CT-vizsgálatok esetében a legalacsonyabb (18-29 év) és a legmagasabb (80-89 év) korcsoportban volt a legmagasabb a megfelelő vizsgálatok aránya. A korábbi vizsgálattal való összehasonlítás azt sugallja, hogy a fiatalabb felnőttek esetében javult a vizsgálatok relatív megfelelősége. Ennek oka az lehet, hogy a fiatalabb betegek esetében jobban figyelembe veszik a sugárterhelést. Az MR-vizsgálatok esetében is a legmagasabb (80-89 éves) korcsoportban volt a legmagasabb a megfelelő vizsgálatok aránya. Ennek oka az lehet, hogy az idősek esetében csak olyan vizsgálatokat végeznek, amelyek értelmes kezeléshez vezethetnek.

Vannak regionális különbségek. E tanulmány keretein kívül esik a lehetséges populációs különbségek vizsgálata, de léteznek olyan nemzeti irányelvek, amelyek támogatják a radiológiai vizsgálatok megfelelőségét. Annak ellenére, hogy erőfeszítéseket tesznek a nemzeti iránymutatások számának növelésére, gondoskodni kell ezen iránymutatások hozzáférhetővé tételéről és végrehajtásáról is, hogy a beutalók és a radiológusok könnyen alkalmazhassák azokat a megfelelőség értékelésének helyén.

A tanulmány fő erősségei a megfelelőségi kritériumok elfogulatlan alkalmazása és a bevont vizsgálatok nagy száma (13 075 CT- és MRI-vizsgálat). Korábbi tanulmányok lényegesen kisebb, 350 és 1124 vizsgálat közötti mintákat értékeltek [6, 7, 11, 12]. További előnye ennek a vizsgálatnak, hogy a sugárterápiára való felkészülés során végzett vizsgálatokat kizárták a feltérképezésből. Korábbi tanulmányok ezeket is bevonták, de mivel ezek mindig megfelelőek, nem tartozhatnak az ilyen típusú, a diagnosztikus képalkotásra összpontosító tanulmányok körébe.

A vizsgálatnak és módszertanának vannak bizonyos korlátai. Csak olyan vizsgálatokat vontak be a vizsgálatba, amelyek egy automatikus adatbázis-illesztés során megfeleltek az ESR iGuide indikációinak [15], és az így kapott megfelelési arány 52% volt. Ez az érték más tanulmányokhoz képest magasabb [17]. A manuális elemzések javították volna az egyezés arányát, de lényegesen időigényesebbek lettek volna. Ezenkívül Svédország 21 egészségügyi régiójából csak négyet hívtak meg a vizsgálatban való részvételre. Végül, az eredmények közvetlen összehasonlítását megnehezíti, hogy nem ugyanazt a módszertant alkalmazták, mint a korábbi svéd tanulmányban. A beteg kórtörténetét vagy más betegspecifikus adatokat nem vonták be az automatizált értékelésbe, ezek az információk befolyásolhatták az értékelést és az eredményt. A vizsgálat sürgőssége és az, hogy a vizsgálatok a kérés időpontjában rendelkezésre állnak-e, szintén magyarázhatja a vizsgálat kiválasztását. A vizsgálat nem tartalmazta a kapott orvosi információk értékelését sem, valamint azt, hogy ezek az információk hasznosak voltak-e és befolyásolták-e a beteg ellátását.

Nemzetközi szinten különböző módszereket alkalmaztak a megfelelőség vizsgálatára, így a más országokban készült tanulmányok összehasonlítása kevésbé értelmezhető. Indokolt lehet, hogy legalább nemzeti szinten megállapodjanak a klinikai célszerűségi vizsgálatok során alkalmazandó módszertanról. Az értékelés általában időigényes, ha emberi megfigyelőkre van szükség, és a folyamatok minél nagyobb mértékű automatizálása megkönnyítené a hatékonyságot, valamint a vizsgálatok nagyobb és elegendő számának bevonását, hogy az eredmények értelmezhetőek legyenek. Az eredmény nagymértékben függhet az egyéni tapasztalattól és szakértelemtől is, és ennek hatása jelentősnek tűnik. Ezért a módszernek bizonyítékokon alapuló kritériumokra kell támaszkodnia. Ez a tanulmány támogatja ezeket az elképzeléseket. Más tanulmányok új technikákat javasolnak és vizsgálnak, például szövegelemző szoftvereket és más típusú automatizált nyelvi feldolgozást az értékelésekben. Ez lehet egy út a jövőben. A több információ és adat bevonását a folyamatba megkönnyíthetné a mesterséges intelligencia alkalmazása, ahogyan azt az orvosi képalkotás más területein már megtették.

Ebben a tanulmányban az ESR iGuide-ot használták a megfelelőség értékelésére, és ha a klinikumban klinikai döntéstámogató rendszert használnak, az értékelés rendszeresen elvégezhető a klinikumban. Tudomásunk szerint Svédországban csak egy, a tanulmányban nem szereplő egészségügyi régió van, amely kisebb léptékben használ ilyen rendszert, és az nincs teljesen integrálva a klinikai munkafolyamatba. A döntéstámogató rendszerek mint olyanok javíthatják a megfelelőséget, de a klinikai munkafolyamatba való teljes körű bevezetés kihívásnak bizonyult. A rendszert a helyi viszonyokhoz is hozzá kell igazítani és folyamatosan frissíteni kell.

A megfelelőség tanulmányozása növelhetné a nem megfelelő vizsgálatok elvégzésének mértékére vonatkozó ismereteket, de azt is, hogy bizonyos típusú indikációk vagy betegcsoportok, például a sürgősségi osztályokról érkező beutalók igényelnek-e figyelmet. Az értékelés a klinikai minőségbiztosítás részét is képezheti a klinikai rutinok és eredmények javítása érdekében.

Következtetések

A vizsgálatba bevont CT- és MRI-vizsgálatok jelentős része nem volt megfelelő, és ezek többségénél a rendelkezésre álló kritériumok alapján más, megfelelőbb vizsgálati lehetőségeket azonosítottak.

A CT-vizsgálatok esetében az alapellátási központokból érkező beutalók messze a legalacsonyabb fokú megfelelőséggel rendelkeznek. Ezzel szemben az MR-vizsgálatok esetében az ilyen központokból származó beutalók megfelelősége magasabb fokú, mint a kórházakból származó beutalóké. További vizsgálatokra van szükség ezen eredmények okainak feltárására.

Egy korábbi vizsgálattal való összehasonlítás nem javulást, hanem inkább az ellenkezőjét jelezte. A korábbi svéd és más európai tanulmányokkal való összehasonlítás azonban nehéz az alkalmazott módszerek különbözősége miatt.

További munkára van szükség a megfelelő képalkotó vizsgálatok szintjének javítása érdekében. A beutalók és a radiológiai osztályok számára könnyen hozzáférhető és használható nemzeti, szabványosított és strukturált iránymutatások jelentik az első lépést ennek eléréséhez.