A comparison of dose-response characteristics of four NTCP models using outcomes of radiation-induced optic neuropathy and retinopathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biological models are used to relate the outcome of radiation therapy to dose distribution. As use of biological models in treatment planning expands, uncertainties associated with the use of specific models for predicting outcomes should be understood and quantified. In particular, the question to what extent model predictions are data-driven or dependent on the choice of the model has to be explored. METHODS: Four dose-response models--logistic, log-logistic, Poisson-based and probit--were tested for their ability and consistency in describing dose-response data for radiation-induced optic neuropathy (RION) and retinopathy (RIRP). Dose to the optic nerves was specified as the minimum dose, Dmin, received by any segment of the organ to which the damage was diagnosed by ophthalmologic evaluation. For retinopathy, the dose to the retina was specified as the highest isodose covering at least 1/3 of the retinal surface (D33%) that geometrically covered the observed retinal damage. Data on both complications were modeled separately for patients treated once daily and twice daily. Model parameters D50 and γ and corresponding confidence intervals were obtained using maximum-likelihood method. RESULTS: Model parameters were reasonably consistent for RION data for patients treated once daily, D50 ranging from 94.2 to 104.7 Gy and γ from 0.88 to 1.41. Similar consistency was seen for RIRP data which span a broad range of complication incidence, with D50 from 72.2 to 75.0 Gy and γ from 1.51 to 2.16 for patients treated twice daily; 72.2-74.0 Gy and 0.84-1.20 for patients treated once daily. However, large variations were observed for RION in patients treated twice daily, D50 from 96.3 to 125.2 Gy and γ from 0.80 to 1.56. Complication incidence in this dataset in any dose group did not exceed 20%. CONCLUSIONS: For the considered data sets, the log-logistic model tends to lead to larger D50 and lower γ compared to other models for all datasets. Statements regarding normal tissue radiosensitivity and steepness of dose-response, based on model parameters, should be made with caution as the latter are not only model-dependent but also sensitive to the range of complication incidence exhibited by clinical data.
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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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».