Hypo-fractionated boost in locally advanced non-small cell lung cancer: temporal distribution of boost fractions
Notice bibliographique
Résumé
To propose new schemas for radiation boosting of primary tumors, in locally advanced non-small cell lung cancers (NSCLC), in conjunction with standard chemoradiotherapy. To investigate the effect of temporal distributions of the boost fractions on tumor control. NSCLC cases, previously treated with 60 Gy in 30 fractions, were retrospectively planned by adding a radiation boost (25 Gy in 5 fractions) to the primary tumor. Several integrated and sequential boosting schedules were considered. Biological doses were calculated for targets and organs at risk (OAR). Tumor control probabilities (TCP) were calculated using an empirical model and a stochastic model that accounts more systematically for tumor growth kinetics and cell kill. For heterogeneous patient populations, the TCPs for different boost schedules ranged from 82% to 84% and from 73% to 74% for integrated and sequential boosting respectively. For individual tumors with specific growth parameters, the TCP varied by up to 19% between the different schedules. The TCP for sequential boosting was expected to be up to 67% lower than front integrated boosting. The gap in TCP between schedules was higher for tumors with higher clonogenic cell numbers, lower radio-sensitivity, shorter doubling times and lower cell loss. The proposed boosting schemas are dosimetrically feasible and biologically effective. We suggest that the boosts are most effective when given during the first week of treatment and least effective when given sequentially after the end of treatment. The effect of boost scheduling and the effectiveness of front boosting are expected to be most significant for tumors with high clonogenic cell numbers, fast growing rates, low cell loss and low radio-sensitivity. Ultimately, animal studies and clinical trials, guided by biology modeling as presented in the present work, will be needed to verify the effectiveness of fine tuning temporal distributions of radiotherapy fractions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».