Estimación retrospectiva de exposición ocupacional en radiología intervencionista a partir de la información registrada en un sistema de gestión de dosis en pacientes

Autores/as

  • Deivid Orlando Lopez Pontificia Universidad Javeriana
  • María Esperanza Castellanos Pontificia Universidad Javeriana
  • Jorge Alberto Cifuentes Hospital Universitario San Ignacio

DOI:

https://doi.org/10.32685/2590-7468/invapnuclear.8.2026.776

Palabras clave:

radiología intervencionista, dosimetría personal, Hₚ(10), Hₚ(3), producto dosis-área, sistema de gestión de dosis en pacientes

Descargas

Cómo citar

[1]
D. O. Lopez, M. E. Castellanos, y J. A. Cifuentes, «Estimación retrospectiva de exposición ocupacional en radiología intervencionista a partir de la información registrada en un sistema de gestión de dosis en pacientes», rev. investig. apl. nucl., n.º 8, oct. 2026.

Número

Sección

Artículos

Publicado

2026-10-26

Resumen

La dosimetría personal en radiología intervencionista informa la dosis mensual integrada acumulada, pero no permite identificar qué procedimientos, configuraciones angulares o con-diciones de trabajo explican la exposición ocupacional. Se desarrolló una metodología para estimar la exposición ocupacional mensual de los médicos especialistas que realizan el pro-cedimiento a partir de la información registrada en el sistema de gestión de dosis en pacientes XRDOSE, registros institucionales de procedimientos y dosimetría personal, configuraciones de irradiación, y mediciones de niveles ambientales de dosis. Se analizaron 1539 estudios de angiografía, con 50516 eventos de irradiación - definidos como activaciones continuas del equipo de rayos X - sin excluir modos ni imágenes rechazadas. La priorización identi-ficó procedimientos y médicos especialistas con alta frecuencia de estudios, y alto producto dosis-área (DAP) acumulado mediante la intersección de los grupos que cubrían al menos el 80 % de ambas variables (criterio P80-P80). Los médicos especialistas retenidos conformaron la subcohorte utilizada para identificar las configuraciones de irradiación. En este grupo, 37011 eventos de irradiación ocuparon 5449 pares angulares exactos, agrupados en 137 configura-ciones repetidas mediante intervalos de ±5°; se seleccionaron nueve intervalos representativos, con 94.0 % de los eventos a menos de 20° de alguno de ellos. En 17 condiciones de irradia-ción, un fantoma de 20 cm de agua sólida simuló al paciente; las mediciones se realizaron

con detectores situados a alturas representativas de los dosímetros de tórax y cristalino de los médicos especialistas. Se evaluaron cinco modelos, entendidos como relaciones matemáticas multiplicativas entre las series mensuales calculadas y la dosimetría reportada. El modelo retenido incorporó un factor individual por médico especialista para Hp(10) y otro para Hp(3), con RMSE(10) = 0.134, RMSE(3) = 0.149 y puntaje promedio S = 0.141. Se usaron dosímetros fijos de referencia instalados en los arcos en C. La comparación entre sus dosis mensuales estimadas y reportadas alcanzó una correlación de 0.838. Los resultados muestran que la información del sistema de gestión de dosis en pacientes, principalmente el DAP, integrada con la frecuencia de estudios, las configuraciones de irradiación, las mediciones en condiciones seleccionadas y los factores individuales, permite estimar de manera retrospectiva la exposición ocupacional mensual de los médicos especialistas.

Referencias bibliográficas

[1] ICRU, "Operational quantities for external radiation exposure: Report 95," J. ICRU, vol. 20, no. 1, pp. 1-96, 2020. https://doi.org/10.1093/jicru/ndaa001

[2] International Commission on Radiological Protection, "ICRP Publication 139: Occupational radiological protection in interventional procedures," Ann. ICRP, vol. 47, no. 2, pp. 1-118, 2018. https://doi.org/10.1177/0146645317750356

[3] O. Ciraj-Bjelac, M. M. Rehani, K. H. Sim, H. B. Liew, E. Vano y N. J. Kleiman, "Risk for radiation-induced cataract for staff in interventional cardiology: Is there reason for concern?," Catheter. Cardiovasc. Interv., vol. 76, no. 6, pp. 826-834, 2010. https://doi.org/10.1002/ccd.22670

[4] E. Vano, J. M. Fernandez y R. M. Sanchez, "Estimation of staff lens doses during interventional procedures: Comparing cardiology, neuroradiology and interventional radiology," Radiat. Prot. Dosim., vol. 165, no. 1-4, pp. 279-283, 2015. https://doi.org/10.1093/rpd/ncv049

[5] E. J. Meijer, D. W. H. van Zandvoort, M. J. A. Loos, C. M. E. S. N. Tseng y C. van Pul, "The eye lens dose of the interventionalist: Measurement in practice," Phys. Med., vol. 100, pp. 1-5, 2022. https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2022.05.012

[6] L. Alejo, C. Koren, E. Corredoira, F. Sánchez, J. Bayón, A. Serrada y E. Guibelalde, "Eye lens dose correlations with personal dose equivalent and patient exposure in paediatric interventional cardiology performed with a fluoroscopic biplane system," Phys. Med., vol. 36, pp. 81-90, 2017. https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2017.03.015

[7] M. Wu, F. Yuan, Y. Gu, J. Wang, L. Lu y Z. Zeng, "Predictive modeling of eye lens dose in interventional radiology: A polynomial regression approach to cumulative fluoroscopy dose," Front. Public Health, vol. 13, art. 1547101, 2025. https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1547101

[8] E. Bortoli, M. Biondi, R. Avitabile et al., "Dose estimation for interventional radiology staff: An updated workload survey using a dose-tracking system," Eur. Phys. J. Plus, vol. 140, art. 587, 2025. https://doi.org/10.1140/epjp/s13360-025-06558-9

[9] International Atomic Energy Agency, "About diagnostic reference levels." [En línea]. Disponible: https://www.iaea.org/resources/rpop/health-professionals/radiology/diagnostic-reference-levels/about-diagnostic-reference-levels. [Consultado: 15-jun-2026].

[10] E. B. Wilson, "Probable inference, the law of succession, and statistical inference," J. Am. Stat. Assoc., vol. 22, no. 158, pp. 209-212, 1927. https://doi.org/10.1080/01621459.1927.10502953

[11] T. Hastie, R. Tibshirani y J. Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2.a ed. New York, NY, EE. UU.: Springer, 2009. https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7

[12] K. P. Burnham y D. R. Anderson, Model Selection and Multimodel Inference: A Practical Information-Theoretic Approach, 2.a ed. New York, NY, EE. UU.: Springer, 2002. https://doi.org/10.1007/b97636

[13] B. L. Welch, "On the comparison of several mean values: An alternative approach," Biometrika, vol. 38, no. 3-4, pp. 330-336, 1951. https://doi.org/10.1093/biomet/38.3-4.330

[14] P. Ferrari et al., "Simulation of Hₚ(10) and effective dose received by the medical staff in interventional radiology procedures," J. Radiol. Prot., vol. 39, no. 3, pp. 809-824, 2019. https://doi.org/10.1088/1361-6498/ab2c42

[15] A. Almén et al., "Personal dosimetry using Monte Carlo simulations for occupational dose monitoring in interventional radiology: The results of a proof of concept in a clinical setting," Radiat. Prot. Dosim., vol. 195, no. 3-4, pp. 391-398, 2021. https://doi.org/10.1093/rpd/ncab045

[16] National Electrical Manufacturers Association, "DICOM PS3.3: Information Object Definitions; PS3.6: Data Dictionary; and PS3.16: Irradiation Event Type," Digital Imaging and Communications in Medicine, 2026. [En línea]. Disponible: https://dicom.nema.org/medical/dicom/current/output/chtml/

[17] Unfors Instruments AB, "Unfors EDD-30: Direct reading pocket dosimeter," ficha técnica, 2007. [En línea]. Disponible: https://www.alatuji.com/images/products/files/radiasi.pdf

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Artículos más leídos del mismo autor/a