Time course and predictive factors for lung volume reduction following stereotactic ablative radiotherapy (SABR) of lung tumors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stereotactic ablative volume reduction (SAVR) is a potential alternative to lung-volume reduction surgery in patients with severe emphysema and excessive surgical risk. Having previously observed a dose-volume response for localized lobar volume reduction after stereotactic ablative radiotherapy (SABR) for lung tumors, we investigated the time course and factors associated with volume reduction. METHODS: We retrospectively identified 70 eligible patients receiving lung tumor SABR during 2007-2013. We correlated lobar volume reduction (relative to total, bilateral lung volume [TLV]) with volume receiving high biologically effective doses (VXXBED3) and other pre-treatment factors in all patients, and measured the time course of volume changes on 3-month interval CT scans in patients with large V60BED3 (n = 21, V60BED3 ≥4.1 % TLV). RESULTS: Median CT follow-up was 15 months. Median volume reduction of treated lobes was 4.5 % of TLV (range 0.01-13.0 %), or ~9 % of ipsilateral lung volume (ILV); median expansion of non-target adjacent lobes was 2.2 % TLV (-4.6-9.9 %; ~4 % ILV). Treated lobe volume reduction was significantly greater with larger VXXBED3 (XX = 20-100 Gy, R (2) = 0.52-0.55, p < 0.0001) and smaller with lower pre-treatment FEV1% (R (2) = 0.11, p = 0.005) in a multivariable linear model. Maximum volume reduction was reached by ~12 months and persisted. CONCLUSIONS: We identified a multivariable model for lobar volume reduction after SABR incorporating dose-volume and pre-treatment FEV1% and characterized its time course.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».