Estimating and reducing dose received by cardiac devices for patients undergoing radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this project are to quantify the dose reduction effect provided by a lead shield for patients with cardiac implantable electronic devices (CIED) during a clinically realistic radiation treatment on phantom and to provide a simple model of dose estimation to predict dose received by CIED in a wide range of situations. The shield used in this project is composed of a lead sheet wrapped in thermoplastic. Dose measurements were made with a plastic scintillation detector (PSD). The phantom was treated with ten different plans. Three of these cases were treated with intensity-modulated radiation therapy (IMRT) and the others received standard 3D conformal radiation therapy (3D CRT). Lateral dose measurement for photon fields was made to establish a dose prediction model. On average, the use of the lead shield reduced the dose to CIEDs by 19% ± 13%. Dose reduction was most important for breast cases, with a mean reduction of 31% ± 15%. In three cases, the total dose reduction was more than 25 cGy over the complete treatment. For the three IMRT cases, the mean dose reduction was 11% ± 9%. On average, the difference between the TPS prediction and the measurement was 71%, while it was only 14% for the dose prediction model. It was demonstrated that a lead shield can be efficiently used for reducing doses to CIED with a wide range of clinical plans. In patients treated with IMRT modality treatment, the shielding should be used only for those with more than two anterior fields over seven fields. In the case of 3D CRT patients, the shielding should be used for those with a dose on the CIED higher than 50 cGy and with a reduction of dose higher than 10 cGy. The dose prediction model developed in this study can be an easy way to have a better estimation of the out-of-field dose than the TPS.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».