Optimizing SABR delivery for synchronous multiple lung tumors using volumetric-modulated arc therapy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Volumetric-modulated arc therapy (VMAT) delivery for stereotactic ablative radiotherapy (SABR) of multiple lung tumors allows for faster treatments. We report on clinical outcomes and describe a general approach for treatment planning.Material and methods: Patients undergoing multi iso-center VMAT-based SABR for ≥2 lung lesions between 2009 and 2014 were identified from the VU University Medical Center and London Health Sciences Centre. Patients were eligible if the start date of the SABR treatment for the different lesions was within a time range of 30 days. SABR was delivered using separate iso-centers for lesions at a substantial distance from each other. Tumors were either treated with a single fraction of 34 Gy, or using three risk-adapted dose-fractionation schemes, namely three fractions of 18 Gy, five fractions of 11 Gy, or eight fractions of 7.5 Gy, depending on the tumor size and the location. Multivariable analysis was performed to assess factors predictive of clinical outcomes.Results: Of 84 patients (188 lesions) identified, 46% were treated for multiple metastases and 54% for multiple primary NSCLC. About 97% were treated for two or three lesions, and 56% had bilateral disease. After a median follow-up of 28 months, median overall survival (OS) for primary tumors was 27.6 months, and not reached for metastatic lesions (p = .028). Grade ≥3 toxicity was observed in 2% of patients. Multivariable analysis showed that grade 2 or higher radiation pneumonitis (n = 9) was best predicted by a total lung V35Gy of ≥6.5% (in 2Gy/fraction equivalent) (p = .007).Conclusion: Severe toxicity was uncommon following SABR using VMAT for up to three lung tumors. Further investigations of planning parameters are needed in patients presenting with more lesions.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».