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Enregistrement W2804613808 · doi:10.1016/j.adro.2018.05.003

A simulation study to assess the potential impact of developing normal tissue complication probability models with accumulated dose

2018· article· en· W2804613808 sur OpenAlexaff
Molly M. McCulloch, Daniel G. Muenz, Matthew J. Schipper, Michael Velec, Laura A. Dawson, Kristy K. Brock

Notice bibliographique

RevueAdvances in Radiation Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésMedicineToxicityStomachNuclear medicineDuodenumEquivalent doseComplicationDosimetrySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study aimed to analyze the potential clinical impact of the differences between planned and accumulated doses on the development and use of normal tissue complication probability (NTCP) models. METHODS AND MATERIALS: Thirty patients who were previously treated with stereotactic body radiation therapy for liver cancer and for whom the accumulated dose was computed were assessed retrospectively. The linear quadratic equivalent dose at 2 Gy per fraction and generalized equivalent uniform dose were calculated for planned and accumulated doses. Stomach and duodenal Lyman-Kutcher-Burman NTCP models (α/β = 2.5; n = .09) were developed on the basis of planned and accumulated generalized equivalent uniform doses and the differences between the models assessed. In addition, the error in determining the probability of toxicity on the basis of the planned dose was evaluated by comparing planned doses in the NTCP model that were created from accumulated doses. RESULTS: The standard, planned-dose NTCP model overestimates toxicity risk for both the duodenal and stomach models at doses that are below approximately 20 Gy (6 fractions) and underestimates toxicity risk for doses above approximately 20 Gy (6 fractions). Building NTCP models with accumulated rather than planned doses changes the predicted risk by up to 16% (mean: 6%; standard deviation: 7%) for duodenal toxicity and 6% (mean: 2%; standard deviation: 2%) for stomach toxicity. For a protocol that plans a 10% iso-toxicity risk to the duodenum, a 15.7 Gy (6 fractions) maximum dose constraint would be necessary when using standard NTCP models on the basis of a planned dose and a 17.6 Gy (6 fractions) maximum dose would be allowed when using NTCP models on the basis of accumulated doses. CONCLUSIONS: Assuming that accumulated dose is a more accurate representation of the true delivered dose than the planned dose, this simulation study indicates the need for prospective clinical trials to evaluate the impact of building NTCP models on the basis of accumulated doses.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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