Sci‐AM2 Sat ‐ 08: Impact of volume definition on prescribed dose in a liver cancer dose escalation study
Notice bibliographique
Résumé
The volume of irradiated liver is strongly related to target volume size in extracranial stereotactic radiation therapy (ESRT) of liver tumours. Our ESRT dose escalation study treats liver cancer with prescription doses that are individualized to maintain a constant risk of radiation induced liver disease (RILD) for all patients. The impact of liver volume on normal tissue complication probability (NTCP) calculation was assessed using the whole liver, liver minus gross tumour volume (GTV), liver minus clinical target volume (CTV), and liver minus planning target volume (PTV). Assuming that liver minus GTV is the most appropriate volume to base NTCP on (since it includes all potentially functional liver), each volume was used to calculate the dose for 5% NTCP. NTCP was then recalculated using the liver minus GTV, but with doses determined from the other liver volumes. The relationship between target volume size and dose is also investigated. NTCP calculated with liver minus CTV or liver minus PTV results in extremely high risks of RILD, while using whole liver underestimates the risk and is safer. For all target volumes, the prescription dose can be increased as the target size decreases. Predicted dose for individualized dose escalation for liver cancer is strongly dependent on the liver volume analyzed. We suggest that liver minus CTV and liver minus PTV volumes cannot safely be used to individualize prescription doses for dose escalation for liver cancer. Based on these substantial changes in NTCP, uniform reporting of volumes and NTCP is desirable.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».