Automated prediction of dosimetric eligibility for hypofractionated prostate radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clinical implementation of hypofractionated prostate radiotherapy (PROFIT trial, NCT003046759) represents an opportunity to significantly reduce the burden of treatment on the patient and clinic. However, efficacy was only demonstrated among the patient demographic who could meet the trial dose constraints and so it is necessary to emulate this triage step in clinical practice. The purpose of this study was to build a convenient tool to address the challenge of determining patient eligibility for hypofractionated treatment within the clinic. The tool was implemented within the EclipseTM treatment planning system using the scripting environment. Prior to planning a new case, the script computes and displays in a plot the fractional overlap of rectal and bladder wall with the planning target volume. Radial decision boundaries separate the plot into three zones and the new case is then classified as “feasible”, “uncertain”, or “not feasible”. The radial decision boundaries were derived from a retrospective analysis of the overlap values and dosimetric eligibility of 150 patients with intermediate risk prostate cancer. Two‐fold cross validation with repetitions demonstrated an average prediction accuracy of over 90%. The tool has been integrated into our clinical planning workflow to enable early identification of the need for planning consults and rapid a‐priori determination of dosimetric eligibility for hypofractionated radiotherapy. The tool can be readily adopted by other centres since the underlying metrics can be evaluated without scripting if desired.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».