Consequences of dose heterogeneity on the biological efficiency of<sup>103</sup>Pd permanent breast seed implants
Notice bibliographique
Résumé
Brachytherapy is associated with highly heterogeneous spatial dose distributions. This heterogeneity is usually ignored when estimating the biological effective dose (BED). In addition, the heterogeneities of the medium including the tissue heterogeneity (TH) and the interseed attenuation (ISA) are also contributing to the heterogeneity of the dose distribution, but they are both ignored in Task Group 43 (TG43)-based protocols. This study investigates the effect of dose heterogeneity, TH and ISA on metrics that are commonly used to quantify biological efficiency in brachytherapy. The special case of 29 breast cancer patients treated with permanent (103)Pd seed implant is considered here. BED is compared to equivalent uniform BED (EUBED) capable of considering the spatial heterogeneity of the dose distribution. The effects of TH and ISA on biological efficiency of treatments are taken into account by comparing TG43 with Monte Carlo (MC) dose calculations for each patient. The effect of clonogenic repopulation is also considered. The analysis is performed for different sets of (α/β, α) ratios of (2, 0.3), (4, 0.27) and (10, 0.3) [Gy, Gy(-1)] covering the whole range of reported α/β values in the literature. BED is sometimes larger and sometimes smaller than EUBED(TG43) indicating that the effect of the dose heterogeneity is not similar among patients. The effect of the dose heterogeneity can be characterized by using the D(99) dose metric. For each set of the radiobiological parameters considered, a D(99) threshold is found over which dose heterogeneity will cause an overestimation of the biological efficiencies while the inverse happens for smaller D(99) values. EUBED(MC) is always larger than EUBED(TG43) indicating that by neglecting TH and ISA in TG43-based dosimetry algorithms, the biological efficiencies may be underestimated by about 10 Gy. Overall, by going from BED to the more accurate EUBED(MC) there is a gain of about 9.6 to 13 Gy on the biological efficiency. The efficiency gain is about 10.8 to 14 Gy when the repopulation is considered. Dose heterogeneity does not have a constant impact on the biological efficiencies and may under- or overestimate the efficacy in different patients. However, the combined effect of neglecting dose heterogeneity, TH and ISA results in underestimation of the biological efficiencies in permanent breast seed implants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».