Regional radiation dose susceptibility within the parotid gland: Effects on salivary loss and recovery
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Xerostomia is one of the most likely late toxic effects of radiotherapy treatment in patients with head-and-neck cancers. Modern treatment techniques can incorporate knowledge of complication risk into treatment plans. To this end, the authors attempt to quantify the regional radiotherapy dose-dependence of salivary output loss and recovery in a prospective study. METHODS: Salivary output was collected from patients undergoing radiotherapy treatment for head-and-neck cancers at the BC Cancer Agency between February 2008 and May 2013. Regional dose-dependence (i.e., dose susceptibility) of loss and recovery is quantified using nonparametric (Spearman's rank correlation coefficients, local linear regression) and parametric (least-sum of squares, least-median of squares) techniques. RESULTS: Salivary flow recovery was seen in 79 of 102 patients considered (p < 0.0001, Wilcoxon sign rank test). Output loss was strongly correlated with left- and right parotid combined dose φ = min (DL, 45 Gy) + min (DR, 45 Gy), and can be accurately predicted. Median early loss (three months) was 72% of baseline, while median overall loss (1 yr) was 56% of baseline. Fitting an exponential model to whole parotid yields dose sensitivities A3m = 0.0604 Gy(-1) and A1y = 0.0379 Gy(-1). Recovery was not significantly associated with dose. Hints of lateral organ sub-segment dose-response dimorphism were observed. CONCLUSIONS: Sub-segmentation appears to predict neither loss nor recovery with any greater precision than whole parotid mean dose, though it is not any worse. Sparing the parotid to a combined dose φ of <50 Gy is recommended for a patient to keep ≈40% of baseline function and thus avoid severe xerostomia at 12 months post-treatment. It seems unlikely that a population's mean recovery will exceed 20%-30% of baseline output at 1 yr after radiotherapy treatment using current (whole-organ based) clinical guidelines.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».