Rapid palliative radiotherapy: comparing IG-IMRT with more conventional approaches
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: To assess the efficiency of an integrated imaging, planning, and treatment delivery system to provide image-guided intensity-modulated radiotherapy (IG-IMRT) for patients requiring palliative radiotherapy (PRT). Methods: Between December 2006 and May 2008, 28 patients requiring urgent PRT were selected to undergo single-session megavoltage computed tomography (MV-CT) simulation, IMRT treatment planning, position verification and delivery of the first faction of radiotherapy on a helical Tomotherapy ® unit. The time required to complete each step was recorded and compared to our standard approach of using either fluoroscopic or CT-based simulation, simplified treatment planning and delivery on a megavoltage unit. Results: Twenty-eight patients were treated with our integrated IG-IMRT protocol. The median age was 72 years, with 61% men and 39% women. The indications for PRT were: painful bone and soft tissue metastasis (75%); bleeding lesions (14%); and other reasons (11%). The areas treated included the following: hip and/or pelvis (42%); spine (36%); and other areas (21%). The most commonly used dose prescription was 20 Gy in five fractions. Average times for the integrated IG-IMRT processes were as follows: image acquisition, 15 minutes; target delineation, 16 minutes; IMRT treatment planning, 9 minutes; treatment position verification, 10 minutes; and treatment delivery, 12 minutes. The average total time was 62 minutes compared to 66 minutes and 81 minutes for fluoroscopic and CT-simulation-based approaches, respectively. The IMRT dose distributions were also superior to simpler plans. Conclusions: PRT with an integrated IG-IMRT approach is efficient and convenient for patients, and has potential for future applications such as single-fraction radiotherapy.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».