Strategies to tackle the challenges of external beam radiotherapy for liver tumors
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Primary and metastatic liver cancer is an increasingly common and difficult to control disease entity. Radiation offers a non-invasive treatment alternative for these patients who often have few options and a poor prognosis. However, the anatomy and aggressiveness of liver cancer poses significant challenges such as accurate localization at simulation and treatment, management of motion and appropriate selection of dose regimen. This article aims to review the options available and provide information for the practical implementation and/or improvement of liver cancer radiation programs within the context of stereotactic body radiotherapy and image-guided radiotherapy guidelines. Specific patient inclusion and exclusion criteria are presented given the significant toxicity found in certain sub-populations treated with radiation. Indeed, certain sub-populations, such as those with tumor thrombosis or those with larger lesions treated with transarterial chemoembolization, have been shown to have significant improvements in outcome with the addition of radiation and merit special consideration. Implementing a liver radiation program requires three primary challenges to be addressed: (1) immobilization and motion management; (2) localization; and (3) dose regimen and constraint selection. Strategies to deal with motion include simple internal target volume (ITV) expansions, non-gated ITV reduction strategies, breath hold methods, and surrogate marker methods to enable gating or tracking. Localization of the tumor and organs-at-risk are addressed using contrast infusion techniques to take advantage of different normal liver and cancer vascular anatomy, imaging modalities, and margin management. Finally, a dose response has been demonstrated and dose regimens appear to be converging. A more uniform approach to treatment in terms of technique, dose selection and patient selection will allow us to study liver radiation in larger and, hopefully, multicenter randomized studies.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle