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Enregistrement W2169366955 · doi:10.4103/0971-6203.94742

Impact of edema and seed movement on the dosimetry of prostate seed implants

2012· article· en· W2169366955 sur OpenAlexaff
RonS Sloboda, Nawaid Usmani, T. T. Monajemi, DM-C Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueOptimal Experimental Design Methods
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEdemaMedicineImplantProstateDosimetryNuclear medicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article summarizes current knowledge concerning the characterization of prostatic edema and intra-prostatic seed movement as these relate to dosimetry of permanent prostate implants, and reports the initial application to clinical data of a new edema model used in calculating pre- and post-implant dose distributions. Published edema magnitude and half-life parameters span a broad range depending on implant technique and measurement uncertainty, hence clinically applicable values should be determined locally. Observed intra-prostatic seed movements appear to be associated with particular aspects of implant technique and could be minimized by technique modification. Using an extended AAPM TG-43 formalism incorporating the new edema model, relative dose error RE associated with neglecting edema was calculated for three I-125 seed implants (18.9 cc, 37.6 cc, 60.2 cc) performed at our center. Pre- and post-plan RE average values and ranges in a 50 × 50 × 50 mm(3) calculation volume were similar at ~2% and ~0-3.5%, respectively, for all three implants; however, the spatial distribution of RE varied for different seed configurations. Post-plan values of D90 and V100 for prostate were reduced by ~2% and ~1%, respectively. In cases where RE is not clinically negligible as a consequence of large edema magnitude and / or use of Pd-103 seeds, the dose calculation method demonstrated here can be applied to account for edema explicitly and there by improve the accuracy of clinical dose estimates.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,355 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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