Surgical Resection With Radiation Treatment Planning of Spinal Tumors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The clinical paradigm for spinal tumors with epidural involvement is challenging considering the rigid dose tolerance of the spinal cord. One effective approach involves open surgery for tumor resection, followed by stereotactic body radiotherapy (SBRT). Resection extent is often determined by the neurosurgeon's clinical expertise, without considering optimal subsequent post-operative SBRT treatment. OBJECTIVE: To quantify the effect of incremental epidural disease resection on tumor coverage for spine SBRT in an effort to working towards integrating radiotherapy planning within the operating room. METHODS: Ten patients having undergone spinal separation surgery with postoperative SBRT were retrospectively reviewed. Preoperative magnetic resonance imaging was coregistered to postoperative planning computed tomography to delineate the preoperative epidural disease gross tumor volume (GTV). The GTV was digitally shrunk by a series of fixed amounts away from the cord (up to 6 mm) simulating incremental tumor resection and reflecting an optimal dosimetric endpoint. The dosimetric effect on simulated GTVs was analyzed using metrics such as minimum biologically effective dose (BED) to 95% of the simulated GTV (D95) and compared to the unresected epidural GTV. RESULTS: Epidural GTV D95 increased at an average rate of 0.88 ± 0.09 Gy10 per mm of resected disease up to the simulated 6 mm limit. Mean BED to D95 was 5.3 Gy10 (31.2%) greater than unresected cases. All metrics showed strong positive correlations with increasing tumor resection margins (R2: 0.989-0.999, P < .01). CONCLUSION: Spine separation surgery provides division between the spinal cord and epidural disease, facilitating better disease coverage for subsequent post-operative SBRT. By quantifying the dosimetric advantage prior to surgery on actual clinical cases, targeted surgical planning can be implemented.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».