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Enregistrement W2792025380 · doi:10.1016/j.radonc.2018.02.020

Inter-institutional analysis demonstrates the importance of lower than previously anticipated dose regions to prevent late rectal bleeding following prostate radiotherapy

2018· article· en· W2792025380 sur OpenAlexaff
Maria Thor, Andrew Jackson, Michael J. Zeléfsky, Gunnar Steineck, Ása Karlsdóttir, Morten Høyer, Mitchell Liu, Nicola J. Nasser, Stine E. Petersen, Vitali Moiseenko, Joseph O. Deasy

Notice bibliographique

RevueRadiotherapy and Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineProstateRadiation therapyUrologyRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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