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Enregistrement W2045664118 · doi:10.1016/j.canrad.2011.02.004

Comparaison dosimétrique de la radiothérapie conformationnelle, la radiothérapie conformationnelle avec modulation d’intensité, la radiothérapie conformationnelle en conditions stéréotaxiques et la radiothérapie en conditions stéréotaxiques robotisée des tumeurs cérébrales bénignes

2011· article· fr· W2045664118 sur OpenAlexaff
E. Spasic, I. Buchheit, V. Bernier, A. Noël

Notice bibliographique

RevueCancer/Radiothérapie · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensCentre d'expertise et de recherche en infrastructures urbaines
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCyberknifeRadiation therapyNuclear medicineRadiosurgeryCraniopharyngiomaRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effectuer une comparaison entre la radiothérapie conformationnelle tridimensionnelle, la radiothérapie conformationnelle avec modulation d’intensité (RCMI), la radiothérapie conformationnelle en conditions stéréotaxiques et la radiothérapie en conditions stéréotaxiques robotisée par CyberKnife® afin de déterminer la ou les techniques les plus adaptées à un type de tumeur selon sa localisation, sa forme et sa taille. Les données anatomiques et dosimétriques (indice de conformation, volume d’isodose) de cinq patients récemment traités par irradiation conformationnelle tridimensionnelle, par irradiation conformationnelle avec modulation d’intensité ou par CyberKnife®ont servi de référence. Ces patients étaient atteints d’un méningiome du sinus caverneux, d’une tumeur de l’hypophyse, d’un craniopharyngiome ou d’un neurinome. Pour chacun des traitements, la dosimétrie de référence réellement délivrée a été comparée aux dosimétries obtenues avec les trois autres techniques. En comparant des traitements basés sur des caractéristiques différentes, différents paramètres ont également été évalués (radiobiologiques, de positionnement…). L’analyse des paramètres dosimétriques montrait que le choix du traitement semblait s’effectuer principalement en fonction de la taille de la tumeur, de sa forme et de sa proximité aux organes à risques et non de sa localisation. Pour les paramètres radiobiologiques, elle n’a pas permis d’observer d’écarts significatifs permettant de choisir une technique plutôt qu’une autre. En ce qui concerne des tumeurs cérébrales bénignes de taille moyenne ou volumineuse et quelle que soit la forme, la radiothérapie conformationnelle avec modulation d’intensité semblait le traitement le plus adapté. Elle permettait d’obtenir un bon compromis entre la dose reçue par les volumes cibles et celle reçue par les tissus sains pour des tumeurs qui étaient à proximité d’organes à risques. Pour des lésions de petite taille, l’irradiation par CyberKnife® était le traitement de choix. To compare several techniques in order to determine the best treatment for benign brain tumours. A retrospective study was performed for five patients who received 3D-conformal radiotherapy, intensity modulated radiotherapy or CyberKnife®. These patients had a meningioma, a pituitary tumour, a craniopharyngioma or a neurinoma. In each case, these treatment plans were optimised and compared with the three other dosimetries. Radiobiological or positioning parameters were evaluated, as well as dosimetric parameters, in order to compare treatments with different characteristics. The dosimetric parameters showed that the choice of treatment seemed to be determined mostly by tumour size, shape and proximity with organs at risk (not tumour localisation). Whereas the results showed no significant deviations with regards to the radiobiological parameters. Therefore, with these parameters, it was difficult to give priority to a treatment. With regards to benign brain tumours of medium or large size, intensity modulated radiotherapy seemed the recommended treatment. It enabled to obtain a good ratio between efficacy and toxicity for tumours that are really close to organs at risk. Concerning small benign brain tumours, the CyberKnife® was probably the best treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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