Poster ‐ 47: A parametrized prediction model of rectal toxicity in focal SBRT of low risk prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
There has been a recent trend towards watchful waiting in place of intervention for early stage prostate cancer (CaP). However, this approach can allow for disease progression, and subsequent whole‐gland therapies such as prostatectomy and whole gland irradiation can result in functional deficits or rectal toxicities or both. A controversial alternative approach for this patient cohort is the use of focal therapy, where the treatment is focussed on an identified dominant index lesion (DIL). This work aims to investigate the treatment parameters for focal SBRT of the prostate under which clinically acceptable rectal NTCP levels can be achieved. For each of 25 low risk CaP patients, a hypothetical 2 cc DIL was modeled in the right‐posterior quadrant of the prostate, and was used to build a PTV as the target for SBRT simulation. An SBRT prescriptions of 41 Gy and 37 Gy in 5 fractions were chosen, corresponding to the boost levels used in previous CaP dose escalation studies. DVH data were exported and used to calculate rectal NTCP values based on the Lyman‐Kutcher‐Burman (LKB) model using the QUANTEC reccommended model parameters. Rectal NTCP dependence on DIL‐to‐rectum separation, dose level, and DIL volume were investigated. The final goal of this ongoing work is to create a map of the maximum allowable prescription dose for a given patient geometry that achieves a clinically acceptable rectal NTCP level.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».