CyberKnife Radiosurgery of Skull-base Tumors: A UK Center Experience
Notice bibliographique
Résumé
The study aim was to evaluate patient individualized Cyberknife® treatment for heterogeneous skull-base tumors. Patients treated between 2009 and 2013 at The Harley Street Clinic were studied. In total, 66 patients received 15-30 Gy in 1-5 fractions to a median planning target volume (PTV) of 6.4 cc, including patients with secondary, multiple, residual and recurrent tumors, and those with tumors of uncertain pathological type. Outcome analysis was pragmatically restricted to 35 patients who had single, primary tumors treated with curative intent, and sufficient diagnostic and outcome information. Sixteen vestibular schwannoma patients with median PTV 3.8 cc (range 0.81-19.6) received 18-25 Gy in 3-5 fractions: 81% showed no acute toxicity, 50% reported no late toxicity, 71% of symptoms were stable/improved and local control was 100% at 11.4 months median follow-up. Twelve meningioma patients with median PTV of 5.5 cc (range 0.68-22.3) received 17-30 Gy in 1-5 fractions: 83% experienced no acute toxicity, 33% reported no late toxicity, 88% of symptoms were stable/improved and local control was 100% at 22.1 months median follow-up. Seven patients with other tumor types with median PTV of 24.3 cc (range 7.6-100.5) received 15-28.5 Gy in 1-5 fractions: 57% experienced no acute toxicity, 57% reported no late toxicities, 66% of symptoms were stable and local control was 43% at 14.9 months median follow-up. When tumor types were considered together, smaller tumors (PTV < 6.4 cc) showed reduced acute toxicity (p = 0.01). Overall, smaller benign tumors showed low acute toxicity, excellent local control, and good symptom management: a focus on enhanced neurological preservation may refine outcomes. For other tumor types outcome was encouraging: a focus on optimal dose and fractionation scheduling may reduce toxicity and improve local control. Individual patient experiences are detailed where valuable lessons were gained for optimizing local control and minimizing toxicity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».