Volumetric‐modulated arc therapy versus intensity‐modulated radiotherapy for large volume retroperitoneal sarcomas: A comparative analysis of dosimetric and treatment delivery parameters
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare dosimetric and treatment delivery parameter differences between volumetric-modulated arc radiotherapy (VMAT) and intensity-modulated radiotherapy (IMRT) for large volume retroperitoneal sarcomas (RPS). MATERIALS AND METHODS: Both VMAT and IMRT planning were performed on CT datasets of 10 patients with RPS who had been previously treated with preoperative radiotherapy. Plans were optimized to deliver ≥95% dose to the PTV and were evaluated for conformity and homogeneity. Dose to the organs at risk (OARs) (kidney, liver, spinal cord, and bowel space), unspecified tissue, and dose evaluation volumes (DEVs) at 1, 2, and 5 cm from PTV were calculated and compared. Monitor units (MUs) and treatment delivery times were recorded and compared between the two techniques. The deliverability of the large volume RPS VMAT plans was verified by portal dosimetry on a Truebeam™ linac. RESULTS: VMAT and IMRT plans were equivalent for PTV coverage and homogeneity (P > 0.05); however, VMAT plans had slightly better conformity index, CI (P < 0.001). Doses to the OARs were not significantly different between VMAT and IMRT plans (P > 0.05). Mean doses to the unspecified tissue as well as at 1, 2, and 5 cm DEVs were lower with VMAT compared with IMRT, P = 0.04 and P < 0.01, respectively. MUs and average beam-on times were both significantly lower in the VMAT vs IMRT plans, P < 0.001 and P = 0.001, respectively. All VMAT plans passed portal dosimetry delivery verification with an average gamma passing rate of 99.6 ± 0.4%. CONCLUSIONS: VMAT planning for large volume RPS improved CI, and achieved comparable OAR sparing, as compared with IMRT. As treatment delivery time was lower, the use of VMAT for RPS may translate into improved treatment delivery efficiency.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».