Recursive Partitioning Analysis for the Prediction of Stereotactic Radiosurgery Brain Metastases Lesion Control
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of this investigation was to identify independent pretreatment factors that predict for control of local brain metastases (BM) in a large single-institution series of patients receiving stereotactic radiosurgery (SRS). Recursive partitioning analysis was used to potentially identify a class of patients with durable lesion control characteristics. METHODS: A retrospective SRS database containing baseline characteristics, treatment details, and follow-up data of newly diagnosed patients with 1-3 BM (on magnetic resonance imaging) treated with linear accelerator-based SRS was created. Three study endpoints were used: time to progression (primary endpoint, individual lesion progression; n = 536), time to first progression (secondary endpoint, first lesion progression on an individual patient basis; n = 380), and overall survival (secondary endpoint; n = 380). Recursive partitioning analysis (RPA) was performed to identify predictors of time to progression. RESULTS: Multivariable analysis demonstrated that lesion aspect/phenotype and radiotherapy schedule were independent factors associated with both progression outcomes. Presence of tumor necrosis was found to be associated with a significant hazard of progression (hazard ratio >3), whereas use of the most intense radiotherapy fractionation schedule (21 Gy in one fraction) was associated with significant reductions in progression (hazard ratio <0.3). RPA using SRS dose and lesion aspect/phenotype was created and described three distinct prognostic groups. CONCLUSIONS: RPA of a large retrospective database of patients receiving SRS confirmed previous observations regarding the importance of SRS dose and lesion aspect/phenotype in lesion control and overall survival. The SRS lesion analysis may help to stratify future clinical trials and better define patient care options and prognosis.
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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 | 0,001 | 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 ».