Skip to main content

Optimizing Patient Dose of Radiation (6cr)

Code: 7R00CU69-3003

General information


Enrolment period
13.05.2019 - 04.08.2019
Registration for the implementation has ended.
Timing
05.08.2019 - 30.04.2020
Implementation has ended.
Credits
6 cr
RDI portion
5 cr
Mode of delivery
Contact learning
Unit
Radiography and Radiotherapy
Campus
TAMK Main Campus
Teaching languages
Finnish
Seats
0 - 30
Degree programmes
Degree Programme in Radiography and Radiotherapy
Teachers
Julia Kritz
Hanna Falck
Tapio Yrjölä
Sami Suhonen
Maire Petäjäjärvi
Course
7R00CU69

Objectives (course unit)

Students
-know the national legislation and instructions from authorities and EU-instructions governing optimization of patients’ radiation exposure
-know the measuring methods of radiation exposure
-know how to optimize patients’ radiation exposure
Students
-are able use spread sheet computation in the optimization of patients’ radiation exposure
-are able determine the patients’ dose (ESD, DAP) in basic x-ray examinations
-know the main concepts of statistics
-master the production and description of statistics and can calculate the most common key figures
-are able to read and interpret research reports which include statistics

Content (course unit)

-national legislation and instructions from authorities and EU-instructions governing optimization of patients’ radiation exposure
-measuring methods of radiation exposure
-ESD calculation
-PCXMC
-data collection and statistic analysis

Prerequisites (course unit)

-Radiography, Clinical Training III

Exam schedules

Tilastotiede; tentti syksy 2019
Säteilyaltistuksen optimointi; tentti kevät 2020 ja raportti kevät 2020
Taulukkolaskennan hyödyntäminen säteilyannosten optimoinnissa: raportti kevät 2020

Assessment methods and criteria

OSA1: Potilaan säteilyaltistuksen optimointi 4 op
-tentti hyväksytty/hylätty
-raportti, arviointi 0-5
-laboraatiot, ja laboraatioihin liittyvät tehtävät; 100% läsnäolovelvollisuus; tehtävät hyvksytty/hylätty

OSA2: Taulukkolaskennan hyödyntäminen säteilyannosten laskemisessa 1 op
-raportti kevät 2020; hyväksytty/hylätty

OSA3: Tilastotiede 1 op
-tentti syksy 2019

Assessment scale

0-5

Teaching methods

luennot, opetuskeskustelut, laboraatiot, annosmääritykset (mm. PCXMC), esitysseminaarit, itsenäinen työskentely
Tilastotiede: luennot, harjoitukset, verkkotehtävät

Learning materials

Ilmoitetaan jokaisen opintojakson osan alussa orientaatiotunnilla, joissa opiskeljan tulee olla läsnä
Tilastotiede: Tabulaan tuleva materiaali

Student workload

OSA1: Potilaan säteilyannoksen optimointi 4 op = 106h, josta noin 70h itsenäistä työtä. 4 op kokonaisuudesta 2 op syksyllä 2019 ja 2 op keväällä 2020
OSA2: Taulukkolaskennan hyödyntäminen säteilyannosten laskemisessa 1 op = 27h, josta noin 19h itsenäistä työtä; ajankohta kevät 2020
OSA3: Tilastotiede 1 op= 27h, josta noin 19h itsenäistä työtä. Ajankohta syksy 2019

Content scheduling

3 op syksy 2018
3 op kevät 2019

Practical training and working life cooperation

Tietojen kerääminen säteilyaltistuksen määrittämistä varten syksyn 2019 ammattitatitoa edistävässä harjoittelussa

Further information

Esitietovaatimukset:
-säteilyturvallisuus
-kuvantamisen tekniikka ja orientoiva harjoittelu
-säteilyfysiikka ja tekninen laadunvarmistus
-kuvantamistutkimukset, harjoittelut I-III

Assessment criteria - fail (0) (Not in use, Look at the Assessment criteria above)

-Teoriatiedoissa selviä puutteita, väärinymmärryksiä ja asiavirheitä
-Harjoitustyö/raportti on joko kokonaan palauttamatta tai täydennettäväksi ja korjattavaksi osoitettuja kohtia ei ole muutettu.
-Tentit hylätty

Assessment criteria - satisfactory (1-2) (Not in use, Look at the Assessment criteria above)

-Osaa laskea pinta-annoksen, määrittää elinannoksen ja raportoida ne
Tilastotiede:
- osaa käyttää tyydyttävästi tilastollisia analyysityökaluja
- osaa hyödyntää tilastollisia menetelmiä ja ohjelmistoja tyydyttävällä tasolla

Assessment criteria - good (3-4) (Not in use, Look at the Assessment criteria above)

-Osaa laskea pinta-annoksen, määrittää elinannoksen ja raportoida ne hyvää tieteellisetä käytäntöä noudattaen
Tilastotiede:
- osaa hyvin tilastolliset perusmenetelmät
- osaa kuvata monipuolisesti tuloksia graafisesti

Assessment criteria - excellent (5) (Not in use, Look at the Assessment criteria above)

-Osaa laskea pinta-annoksen, määrittää elinannoksen ja analysoida tulokset laaja-alaisesti hyvää tieteellisetä käytäntöä noudattaen
-Osaa yhdistää oppimansa ammatilliseen kontekstiin
Tilastotiede:
- osaa käyttää monipuolisesti tilastoanalyysiohjelmistoa
- osaa raportoida saadut tulokset laajasti pohtien ja analysoiden

Go back to top of page