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Enregistrement W2123126121 · doi:10.1111/j.1754-9485.2010.02139.x

Evaluation of megavoltage CT imaging protocols in patients with lung cancer

2010· article· en· W2123126121 sur OpenAlexafffund
Shaun T. Smith, Slav Yartsev, Jake Van Dyk

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Imaging and Radiation Oncology · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensWestern UniversityLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesGovernment of OntarioOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésMedicineLung cancerRadiologyMedical physicsNuclear medicineOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, megavoltage CT studies in most centres with tomotherapy units are performed prior to every treatment for patient set-up verification and position correction. However, daily imaging adds to the total treatment time, which may cause patient discomfort as well as results in increased imaging dose. In this study, four alternative megavoltage CT imaging protocols (images obtained: during the first five fractions, once per week, alternating fractions and daily on alternative weeks) were evaluated retrospectively using the daily position correction data for 42 patients with lung cancer. The additional uncertainty introduced by using a specific protocol with respect to the daily imaging, or residual uncertainty, was analysed on a patient and population bases. The impact of less frequent imaging schedules on treatment margin calculation was also analysed. Systematic deviations were reduced with increased imaging frequency, while random deviations were largely unaffected. Mean population systematic errors were small for all protocols evaluated. In the protocol showing the greatest error, the treatment margins necessary to accommodate residual errors were 1.2, 1.3 and 1.7 mm larger in the left-right, superior-inferior and anterior-posterior directions, respectively, compared with the margins calculated using the daily imaging data. The increased uncertainty because of the use of less frequent imaging protocols may be acceptable when compared with other sources of uncertainty in lung cancer cases, such as target volume delineation and motion because of respiration. Further work needs to be carried out to establish the impact of increased residual errors on dose distribution.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,378 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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