Poster ‐ 31: Predicting IQ and hearing loss following radiotherapy in pediatric brain tumors: proton vs photon
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The increased sparing of normal tissues in intensity modulated proton therapy (IMPT) in pediatric brain tumor treatments should translate into improved neurocognitive outcomes. Models were used to estimate the intelligence quotient (IQ) and the risk of hearing loss 5 years post radiotherapy and to compare outcomes of proton against photon in pediatric brain tumors. Methods: Patients who had received intensity modulated radiotherapy (IMRT) were randomly selected from our retrospective database. The existing planning CT and contours were used to generate IMPT plans. The RBE‐corrected dose was calculated for both IMPT and IMRT. For each patient, the IQ was estimated via a Monte Carlo technique, whereas the reported incidence of hearing loss as a function of cochlear dose was used to estimate the probability of occurrence. Results: The integrated brain dose was reduced in all IMPT plans, translating into a gain of 2 IQ points on average for protons for the whole cohort at 5 years post‐treatment. In terms of specific diseases, the gains in IQ ranged from 0.8 points for medulloblastoma, to 2.7 points for craniopharyngioma. Hearing loss probability was evaluated on a per‐ear‐basis and was found to be systematically less for proton versus photon: overall 2.9% versus 7.2%. Conclusions: A method was developed to predict IQ and hearing outcomes in pediatric brain tumor patients on a case‐by‐case basis. A modest gain was systematically observed for proton in all patients. Given the uncertainties within the model used and our reinterpretation, these gains may be underestimated.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».