Inter-institutional analysis demonstrates the importance of lower than previously anticipated dose regions to prevent late rectal bleeding following prostate radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To investigate whether inter-institutional cohort analysis uncovers more reliable dose–response relationships exemplified for late rectal bleeding (LRB) following prostate radiotherapy. Material and methods Data from five institutions were used. Rectal dose–volume histograms (DVHs) for 989 patients treated with 3DCRT or IMRT to 70–86.4 Gy@1.8–2.0 Gy/fraction were obtained, and corrected for fractionation effects ( α/β = 3 Gy). Cohorts with best-fit Lyman–Kutcher–Burman volume-effect parameter a were pooled after calibration adjustments of the available LRB definitions. In the pooled cohort, dose–response modeling (incorporating rectal dose and geometry, and patient characteristics) was conducted on a training cohort (70%) followed by final testing on the remaining 30%. Multivariate logistic regression was performed to build models with bootstrap stability. Results Two cohorts with low bleeding rates (2%) were judged to be inconsistent with the remaining data, and were excluded. In the remaining pooled cohorts ( n = 690; LRB rate = 12%), an optimal model was generated for 3DCRT using the minimum rectal dose and the absolute rectal volume receiving less than 55 Gy (AUC = 0.67; p = 0.0002; Hosmer–Lemeshow p -value, p HL = 0.59). The model performed nearly as well in the hold-out testing data (AUC = 0.71; p < 0.0001; p HL = 0.63), indicating a logistically shaped dose–response. Conclusion We have demonstrated the importance of integrating datasets from multiple institutions, thereby reducing the impact of intra-institutional dose–volume parameters explicitly correlated with prescription dose levels. This uncovered an unexpected emphasis on sparing of the low to intermediate rectal dose range in the etiology of late rectal bleeding following prostate radiotherapy.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».