The evolution and rise of stereotactic body radiotherapy (SBRT) for spinal metastases
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Owing to improvements in clinical care and systemic therapy, more patients are being diagnosed with, and living longer with, spinal metastases (SM). In parallel, tremendous technological progress has been made in the field of radiation oncology. Advances in both software and hardware are able to integrate three- (and four-) dimensional body imaging with spatially accurate treatment delivery methods. This leads to improved efficacy, shortened treatment schedule, and potentially reduced treatment-related toxicity. Areas covered: In this review, we will look at the progress made by stereotactic body radiotherapy (SBRT) in the management of SM. We will review the technological factors which have enabled the widespread use of SBRT. The efficacy of SBRT, in various clinical scenarios, and associated toxicities will be reviewed. Lastly, we will discuss about patient selection and provide a five-year roadmap. Expert commentary: Spine SBRT is a safe and efficacious treatment option. Practice guidelines recommend the use of SBRT in oligometastatic patients especially those with radio-resistant cancer types, and in scenarios involving re-irradiation. SBRT offers patients dose-intensification over a short schedule which may allow less time off systemic therapy. The results of the phase III trials are eagerly awaited.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».