TH‐AB‐304‐06: Investigation of Fractionation Issues in NTCP Modeling of Pneumonitis: An Analysis of Common NTCP Models for Hypo‐Fractionated and Standard‐Fractionated Data
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Previous studies showed that NTCP modeling of radiation pneumonitis for hypo‐fractionated radiotherapy (HFRT) has resulted in different model parameters, e.g. a much higher MLD 5 ₀, than for standard‐fractionated RT (SFRT). This study investigates whether both fractionation schemes can be described by the same NTCP model. Methods: We retrospectively investigated lung DVHs of 487 patients. Of those, 377 were treated with HFRT (3–10 fractions, median Rx=54Gy) at 5 institutions, and 110 were treated with SFRT (23–47 fractions, median Rx=63Gy) at a single institution. NTD₂ was calculated using the LQ‐model and the low‐dose‐hyper‐radiosensitivity model (LDHRS). The latter could possibly explain the reduced toxicities observed in HFRT by assuming a threshold dose for induced repair. NTCP was modeled for all patients using the Lyman‐MLD and Lyman‐EUD model and compared with AICc. Goodness‐of‐fit was determined using Hosmer‐Lemeshow statistics. Results: Within the HFRT group and SFRT group, 7.4% and 10.6% of patients experienced pneumonitis grade>=2 (CTCAE), respectively (median follow‐up=2.13 years). Optimal model parameters (Lyman‐MLD‐LQ: MLD 5 ₀ (NTD)=38.3Gy, m=0.51, AICc=271.0; Lyman‐EUD‐LQ: EUD 5 ₀ (NTD)=24.3Gy, m=0.55, a=0.6, AICc=271.3; Lyman‐MLD‐LDHRS: MLD 5 ₀(NTD)=42.5Gy, m=0.51, AICc=272.0) for all models yielded acceptable fits to the entire dataset and subgroups (pHL>0.05). Differences in log‐likelihood and AICc values were not large enough to prefer one model over the other. The low volume‐effect parameter (a<1) for the Lyman‐EUD‐LQ model suggests that lower doses‐per‐fraction (<0.58Gy) may be an important factor determining NTCP. This is concurrent with the assumptions of the mechanistic LDHRS model. Conclusion: The results indicate that pneumonitis can, theoretically, be described by the same NTCP model for HFRT and SFRT using the investigated models. Furthermore, irradiation with low doses‐per‐fraction may play a role in causing toxicities. Prior findings of different NTCP model parameters for HFRT and SFRT may be due to extrapolation of the bias introduced by the individual datasets, such as differing volumes receiving low doses‐per‐fraction. This study was supported by the Elekta Collaborative Lung Research Group grant. Dr. Grills discloses stock ownership and is a member of the Greater Michigan Gamma Knife board of directors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».